原文:决策树(一):原理&熵&条件熵&信息增益

.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 .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属性,分别是年龄 青年,中年,老年 ,是否有工作 有工作,没有工作 ,是否有房 有房,没房 ,信用等级 非常好,好,一般好 ...

2020-04-29 22:51 0 580 推荐指数:

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决策树 - ,信息增益的计算

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 ...

Thu Dec 01 04:43:00 CST 2016 4 9916
【数据仓库与数据挖掘 - 决策树分类算法】信息量、无条件条件信息增益

决策树分类算法,针对离散数据来进行预测的。 ID3算法 缺点1:用信息增益来作为选择分支属性标准的话,偏向于取值较多的那个属性 缺点2:只能处理离散型的属性 缺点3:对于比较小的数据集是有效的 缺点4:可能会出现过度拟合的问题 1.信息增益 描述属性(条件属性) 类别属性(分类 ...

Tue Apr 21 05:38:00 CST 2020 0 775
决策树算法-信息熵-信息增益-信息增益率-GINI系数-转

1. 算法背景介绍 分类决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习说白了很简单,就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。分类本质上 ...

Wed Aug 17 02:41:00 CST 2016 1 8642
《机器学习(周志华)》笔记--决策树(2)--划分选择:信息熵信息增益信息增益率、基尼指数

四、划分选择   1、属性划分选择   构造决策树的关键是如何选择最优划分属性。一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高。   常用属性划分的准则:     (1)ID3:信息增益     (2)C4.5:增益率 ...

Tue Feb 04 02:23:00 CST 2020 0 1928
决策树算法2-决策树分类原理2.3-信息增益

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 ...

Wed Sep 22 23:22:00 CST 2021 0 230
决策树算法2-决策树分类原理2.2-信息增益

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的差值。可以表示样本集合的不确定性,越大,样本的不确定性就越大。因此可以使用划分前后集合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 ...

Wed Sep 22 21:46:00 CST 2021 0 111
 
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