1.决策树思想：以信息增益作为指标，得出最高效的一种决策方案，可用于回归或者分类问题。【由if-else演化而来，后续可发展成机器学习中的随机森林算法】 2.决策树指标： 香农：消除随机不确定性的东西。 信息熵：定量表示（某种事物）随机不确定性的大小。 样本：假设一个人身上有四种 ...

熵的求解公式： 例题： 熵表示为消除不确定性所需要的信息量,投掷均匀正六面体骰子的熵是()比特。 参考网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ebba6660101h6ez.html ...

故事从一条小学数学题说起 "爸爸,熊猫为什么是3个不是11个" "宝贝,你还没学二进制好吗....." 以上故事纯属虚构,真实的对话其实是这样的 "爸爸, 为什么3比4小" "宝贝，数一 ...

就是一个map的过程。C4.5分类树就是决策树算法中最流行的一种。下面给出一个数据集作为算法例子的基础， ...

下，按照outlook分类后的例子： 分类后信息熵计算如下： 代表在特征属性的条件下样本的 ...

自信息 自信息I表示概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它用信息的单位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。如下图： 对数以2为底，单位是比特（bit ...

决策树的划分依据-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准则ID3对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的 C4.5 决策树算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分 ...

决策树的划分依据--信息增益 1 概念 1.1 定义 信息增益：以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可以表示样本集合的不确定性，熵越大，样本的不确定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值来衡量使用当前特征对于样本集合D划分效果的好坏。 信息增益 = entroy(前 ...