原文:决策树之特征选择

特征选择 节点划分 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 purity 越来越高。 符号声明 假设当前样本集合 D 中第 k 类样本所占的比例为 p k : k , ,..., mathcal Y ,离散属性 a 有 V 个可能的取值 a ,a ,...,a V ,若使用 a 来对样本集 D 进行划分,则会产生 V 个分支结点,其 ...

2020-06-29 15:51 0 812 推荐指数:

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python利用决策树进行特征选择

python利用决策树进行特征选择(注释部分为绘图功能),最后输出特征排序: 其中, 1.13. Feature selection The classes in the sklearn.feature_selection module can be used ...

Sat Mar 24 02:49:00 CST 2018 0 7782
决策树属性选择度量总结

一.决策树归纳 发展历程: ID3-->C4.5-->CART 二.常用度量方法 常见的度量方法有:信息增益,增益率,基尼指数(Gini指数) 例子: 判断一个用户是否会购买电脑的数据,下面的计算都是以这里例子 ...

Thu Sep 13 03:52:00 CST 2018 1 2341
python选择最佳决策树参数

注:学习的网易云课堂的Python数据分析(机器学习)经典案例,每个案例会教你数据预处理、画图和模型优化。比有些简单调个包跑一下的课程负责任的多。 ...

Wed Jul 26 04:57:00 CST 2017 0 10623
决策树如何对连续性特征进行分段?

特征离散化处理 问题抽象假设训练样本集合D中有n个样本,考察对连续属性a的最佳分段点/划分点。若属性a在这n个样本中有m个不同的取值(m<=n),对这m个值两两之间取中点,可获得m-1个中点作为候选划分点。 选择过程接下来的选择最佳划分点过程和离散属性的虚选择过程类似,以基尼系数 ...

Fri Mar 23 06:14:00 CST 2018 0 1141
sklearn决策树特征权重计算方法

训练模型,生成图 gini entropy 计算 importance,比较和模型生成权重的一致性 总结 计算特征 对不存度减少的贡献,同时考虑 节点的样本量 对于某节点计算(**criterion可为gini或entropy ...

Sun Feb 11 19:04:00 CST 2018 0 4271
特征选择---SelectKBest

官网的一个例子(需要自己给出计算公式、和k值) 参数 1、score_func ...

Wed Jan 13 04:01:00 CST 2021 0 307
特征选择

概述 针对某种数据,通过一定的特征提取手段,或者记录观测到的特征,往往得到的是一组特征,但其中可能存在很多特征与当前要解决的问题并不密切等问题。另一方面,由于特征过多,在处理中会带来计算量大、泛化能力差等问题,即所谓的“维数灾难”。 特征选择便是从给定的特征集合中选出相关特征子集的过程 ...

Sat Jan 19 05:39:00 CST 2019 0 1046
 
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