名称 是否良好 是否男 A 1 1 B 1 ...
ID C . 和CART三种经典的决策树模型分别使用了信息增益 信息增益比和基尼指数作为选择最优的划分属性的准则来构建决策树。以分类树来说,构建决策树的过程就是从根节点 整个数据集 向下进行节点分裂 划分数据子集 的过程,每次划分需要让分裂后的每个子集内部尽可能包含同一类样本。信息增益和信息增益比都是和香农信息熵有关的衡量信息不确定度的量,因此下面首先介绍一下香农信息熵。 香农信息熵 说到信息熵和 ...
2020-06-06 23:08 0 2341 推荐指数:
名称 是否良好 是否男 A 1 1 B 1 ...
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 ...
样本所占的比例为pk (k=1,2,...,|y|),则D的信息熵定义为: 信息增益在决策树算 ...
上数据挖掘课的时候算过GINI指数,在寻找降维算法的时候突然看到了信息增益算法,突然发现信息增益算法和课上算的GINI指数很相似,于是就用在这次文本分类实验当中。总的来说信息增益算法是为了求特征t对于分类的贡献大小。贡献大则称信息增益大、贡献小信息增益小。文本分类自然是找那些对分类贡献大的词汇 ...
一:基础知识 1:个体信息量 -long2pi 2:平均信息量(熵) Info(D)=-Σi=1...n(pilog2pi) 比如我们将一个立方体A抛向空中,记落地时着地的面为f1,f1的取值为{1,2,3,4,5,6},f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log ...
决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中,依据特征选择的准则,递归的选择最优划分特征,并根据此特征将训练数据进行分割,使得各子数据集有 ...
这是一个计算决策树中信息增益、信息增益比和GINI指标的例子。 相关阅读: Information Gainhttp://www.cs.csi.cuny.edu/~imberman/ai/Entropy%20and%20Information%20Gain.htm ...
信息增益是随机森林算法里面的一个很重要的算法,因为我们在选择节点的特征项的时候,就要通过信息增益或者是信息增益率来选择。这里先理解信息增益。 什么是信息增益呢?信息增益(Kullback–Leibler divergence)又称information divergence ...