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 ...

一、決策樹不同算法信息指標： 發展過程：ID3 -> C4.5 -> Cart; 相互關系：ID3算法存在這么一個問題，如果某一個特征中種類划分很多，但是每個種類中包含的樣本個數又很少，就會導致信息增益很大的情況，但是這個特征和結果之間並沒有很大的相關性。所以這個特征就不是我們最終 ...

四、划分選擇　　 1、屬性划分選擇 　　構造決策樹的關鍵是如何選擇最優划分屬性。一般而言，隨着划分過程不斷進行，我們希望決策樹的分支結點所包含的樣本盡可能屬於同一類別，即結點的“純度”越來越高。 　　常用屬性划分的准則： 　　　　（1）ID3：信息增益 　　　　（2）C4.5：增益率 ...

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 ...

下，按照outlook分類后的例子： 分類后信息熵計算如下： 代表在特征屬性的條件下樣本的 ...

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 ...

1.信息熵：信息熵就是指不確定性，熵越大，不確定性越大 2.關於信息增益： 信息增益是針對一個一個的特征而言的，就是看一個特征t，系統有它和沒它的時候信息量各是多少，兩者的差值就是這個特征給系統帶來的信息量，即增益。系統含有特征t的時候信息量很好計算，就是剛才的式子，它表示的是包含 ...

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 ...