決策樹算法-信息熵-信息增益-信息增益率-GINI系數-轉
1. 算法背景介紹 分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習，所謂監管學習說白了很簡單，就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那么通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。分類本質上 ...
原文：決策樹：為什么分類后信息熵減少了。（信息熵的定義，信息增益）
這個問題可能比較簡單，但是也算是一點感悟吧。我們來看個例子 來自：http: blog.csdn.net acdreamers article details ： 當前信息的熵計算如下： 再看下，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條件熵。那么最終得到特征屬性帶來的信息增益為 信息增益的計算公式如下 好吧，抄別人的東西到此為止了： 這里要說的是為 ...
2017-07-20 20:41 1 1838 推薦指數：
相關推薦
信息熵與信息增益
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 ...
《機器學習(周志華)》筆記--決策樹（2）--划分選擇：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指數
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 ...
決策樹(一)：原理&熵&條件熵&信息增益
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 ...
信息熵(Entropy)、信息增益(Information Gain)
參考自：Andrew Moore: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials 參考文檔見：AndrewMoore_InformationGain.pdf 1、 信息熵：H(X) 描述X攜帶的信息量。 信息量越大（值變化越多），則越不確定，越不容易被預測 ...
決策樹 - 熵,信息增益的計算
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 ...
信息熵、信息增益、信息增益率、gini、woe、iv、VIF
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 ...
機器學習（二）-信息熵，條件熵，信息增益，信息增益比，基尼系數
樣本所占的比例為pk (k=1,2,...,|y|)，則D的信息熵定義為： 信息增益在決策樹算 ...