决策树算法2-决策树分类原理2.3-信息增益率
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 ...
原文：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 概念 . 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 entroy 后 注：信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息熵减少的程度 . 公式 假定离散属性a有v个可能的取值 a ,a ,..., ...
2021-09-22 13:46 0 111 推荐指数：
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