《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 ...
原文：機器學習：決策樹（使用基尼系數划分節點數據集）
一 基礎理解 決策樹結構中，每個節點處的數據集划分到最后，得到的數據集中一定只包含一種類型的樣本 公式 k：數據集中樣本類型數量 Pi：第 i 類樣本的數量占總樣本數量的比例 實例計算基尼系數 種情況計算基尼系數： 基尼系數的性質與信息熵一樣：度量隨機變量的不確定度的大小 G 越大，數據的不確定性越高 G 越小，數據的不確定性越低 G ，數據集中的所有樣本都是同一類別 只有兩種類別的數據集 x：兩 ...
2018-08-14 22:14 0 729 推薦指數：
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機器學習：決策樹（使用信息熵尋找最優划分）
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