決策樹入門 決策樹是分類算法中最重要的算法,重點 決策樹算法在電信營業中怎么工作? 這個工人也是流失的,在外網轉移比處雖然沒有特征來判斷,但是在此節點處流失率有三個分支概率更大 ...
Python實現ID 信息增益 運行環境 Pyhton treePlotter模塊 畫圖所需,不畫圖可不必 matplotlib 如果使用上面的模塊必須 計算過程 輸入樣例 代碼實現 輸出樣例 附加文件 treePlotter.py 需要配置matplotlib才能使用 ...
2016-02-03 18:07 0 2953 推薦指數:
決策樹入門 決策樹是分類算法中最重要的算法,重點 決策樹算法在電信營業中怎么工作? 這個工人也是流失的,在外網轉移比處雖然沒有特征來判斷,但是在此節點處流失率有三個分支概率更大 ...
離散特征信息增益計算 數據來自《.統計學習方法——李航》5.2.1節中貸款申請樣本數據表 利用pandas的value_counts(),快速計算 refference:python詳細步驟計算信息增益 ...
Python實現C4.5(信息增益率) 運行環境 Pyhton3 treePlotter模塊(畫圖所需,不畫圖可不必) matplotlib(如果使用上面的模塊必須) 計算過程 輸入樣例 代碼實現 輸出樣例 附加文件 ...
上數據挖掘課的時候算過GINI指數,在尋找降維算法的時候突然看到了信息增益算法,突然發現信息增益算法和課上算的GINI指數很相似,於是就用在這次文本分類實驗當中。總的來說信息增益算法是為了求特征t對於分類的貢獻大小。貢獻大則稱信息增益大、貢獻小信息增益小。文本分類自然是找那些對分類貢獻大的詞匯 ...
一:基礎知識 1:個體信息量 -long2pi 2:平均信息量(熵) Info(D)=-Σi=1...n(pilog2pi) 比如我們將一個立方體A拋向空中,記落地時着地的面為f1,f1的取值為{1,2,3,4,5,6},f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log ...
數據集如下: 基於信息增益的ID3決策樹的原理這里不再贅述,讀者如果不明白可參考西瓜書對這部分內容的講解。 python實現代碼如下: 繪制的決策樹如下: ...
這是一個計算決策樹中信息增益、信息增益比和GINI指標的例子。 相關閱讀: Information Gainhttp://www.cs.csi.cuny.edu/~imberman/ai/Entropy%20and%20Information%20Gain.htm ...
ID3、C4.5和CART三種經典的決策樹模型分別使用了信息增益、信息增益比和基尼指數作為選擇最優的划分屬性的准則來構建決策樹。以分類樹來說,構建決策樹的過程就是從根節點(整個數據集)向下進行節點分裂(划分數據子集)的過程,每次划分需要讓分裂后的每個子集內部盡可能包含同一類樣本。信息增益和信息增益 ...