Python實現——決策樹實例(離散數據/香農熵)
決策樹的實現太...繁瑣了。 如果只是接受他的原理的話還好說，但是要想用代碼去實現比較糟心，目前運用了《機器學習實戰》的代碼手打了一遍，決定在這里一點點摸索一下該工程。 實例的代碼在使用上運用了香農熵，並且都是來處理離散數據的，因此有一些局限性，但是對其進行深層次的解析有利於對於代碼的運作 ...
原文：決策樹算法（三）——計算香農熵
寫在前面的話 如果您有任何地方看不懂的，那一定是我寫的不好，請您告訴我，我會爭取寫的更加簡單易懂 如果您有任何地方看着不爽，請您盡情的噴，使勁的噴，不要命的噴，您的槽點就是幫助我要進步的地方 計算給定數據的信息熵 在決策樹算法中最重要的目的我們已經在前幾章說過了，就是根據信息論的方法找到最合適的特征來划分數據集。在這里，我們首先要計算所有類別的所有可能值的香農熵，根據香農熵來我們按照取最大信息增益 ...
2017-10-20 15:38 0 4130 推薦指數：
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