Python實現ID3(信息增益) 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 treePlotter.py ...

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 ...

整理一下這幾個量的計算公式，便於記憶 采用信息增益率可以解決ID3算法中存在的問題，因此將采用信息增益率作為判定划分屬性好壞的方法稱為C4.5。需要注意的是，增益率准則對屬性取值較少的時候會有偏好，為了解決這個問題，C4.5並不是直接選擇增益率最大的屬性作為划分屬性，而是之前 ...

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 ...

就是一個map的過程。C4.5分類樹就是決策樹算法中最流行的一種。下面給出一個數據集作為算法例子的基礎， ...

　為什么要改進成C4.5算法 原理 　　C4.5算法是在ID3算法上的一種改進，它與ID3算法最大的區別就是特征選擇上有所不同，一個是基於信息增益比，一個是基於信息增益。 　　之所以這樣做是因為信息增益傾向於選擇取值比較多的特征(特征越多，條件熵(特征划分后的類別變量的熵)越小 ...

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： ...