決策樹構建策略 常用算法： ID3是： 使用信息增益的方式來選擇特征 --容易過擬 ...

決策樹 決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的判斷，每個分支代表一個判斷結果的輸出，最后每個葉子節點代表一種分類結果。 決策樹學習的三個步驟： 特征選擇 通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼指數最小作為特征選擇的准則。 樹的生成 決策樹的生成 ...

決策樹模型和學習 決策樹模型 分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由節點（node）和有向邊（directed edge）組成。有向邊有兩種類型：內部節點（internal node）和葉節點（leaf node）。內部節點表示一個特征或屬性， 葉節點表示一個類。 決策樹 ...

/*先把標題給寫了，這樣就能經常提醒自己*/ 　　決策樹是一種容易理解的分類算法，它可以認為是if-then規則的一個集合。主要的優點是模型具有可讀性，且分類速度較快，不用進行過多的迭代訓練之類。決策樹學習通常包括3個步驟：特征選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪。比較常用到的算法有ID3、C4.5 ...

決策樹的划分依據-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准則ID3對可取值數目較多的屬性有所偏好，為減少這種偏好可能帶來的不利影響，著名的 C4.5 決策樹算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 來選擇最優划分 ...

決策樹的划分依據--信息增益 1 概念 1.1 定義 信息增益：以某特征划分數據集前后的熵的差值。熵可以表示樣本集合的不確定性，熵越大，樣本的不確定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值來衡量使用當前特征對於樣本集合D划分效果的好壞。 信息增益 = entroy(前 ...

1.決策樹思想：以信息增益作為指標，得出最高效的一種決策方案，可用於回歸或者分類問題。【由if-else演化而來，后續可發展成機器學習中的隨機森林算法】 2.決策樹指標： 香農：消除隨機不確定性的東西。 信息熵：定量表示（某種事物）隨機不確定性的大小。 樣本：假設一個人身上有四種 ...

故事從一條小學數學題說起 "爸爸,熊貓為什么是3個不是11個" "寶貝,你還沒學二進制好嗎....." 以上故事純屬虛構,真實的對話其實是這樣的 "爸爸, 為什么3比4小" "寶貝，數一 ...