机器学习之决策树二-C4.5原理与代码实现
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原文：Python机器学习（十九）决策树之系列二—C4.5原理与代码实现
ID 算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature，因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益，信息增益反映的是，在给定一个条件以后，不确定性减少的程度， 这必然是分得越细的数据集确定性更高，也就是条件熵越小，信息增益越大。为了解决这个问题，C . 就应运而生，它采用信息增益率来作为选择分支的准则。 C . 算法原理 信息增益率定义为： 其中，分子为信息增益 信息增益计算可参考上一节ID ...
2020-06-17 18:55 0 605 推荐指数：
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