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 ...

1.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】 2.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 ...

1. 算法背景介绍 分类树（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 ...

声明：原创内容，如需转载请注明出处 今天讲解的内容是： 信息增益比，决策树的生成算法—ID3和C4.5 我们昨天已经学习了什么是信息增益，并且通过信息增益来选择最优特征，但是用信息增益会出现偏向于选择取值多的特征。 来解释下这句话。以最极端的情况举例，比如有 ...

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 ...

一、决策树不同算法信息指标： 发展过程：ID3 -> C4.5 -> Cart; 相互关系：ID3算法存在这么一个问题，如果某一个特征中种类划分很多，但是每个种类中包含的样本个数又很少，就会导致信息增益很大的情况，但是这个特征和结果之间并没有很大的相关性。所以这个特征就不是我们最终 ...

决策树入门 决策树是分类算法中最重要的算法，重点 决策树算法在电信营业中怎么工作？ 这个工人也是流失的，在外网转移比处虽然没有特征来判断，但是在此节点处流失率有三个分支概率更大 为什么叫决策树？　　因为树的叶子节点是我们最终预判的结果。决策树如何来？　　根据训练样本建立 ...

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，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。 决策树算法3要素 ...