ID3、C4.5和CART三種經典的決策樹模型分別使用了信息增益、信息增益比和基尼指數作為選擇最優的划分屬性的准則來構建決策樹。以分類樹來說，構建決策樹的過程就是從根節點(整個數據集)向下進行節點分裂(划分數據子集)的過程，每次划分需要讓分裂后的每個子集內部盡可能包含同一類樣本。信息增益和信息增益 ...

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 ...

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 ...

概念 　　基尼系數是指國際上通用的、用以衡量一個國家或地區居民收入差距的常用指標。基尼系數介於0-1之間，基尼系數越大，表示不平等程度越高。 通用計算方法 　　赫希曼根據洛倫茨曲線提出的判斷分配平等程度的指標。設實際收入分配曲線和收入分配絕對平等曲線之間的面積為A，實際收入分配 ...

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 ...

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 ...

一、信息熵 百科：信息熵 衡量信息的不確定度； 　1）理論提出 信息論之父 C. E. Shannon 指出：任何信息都存在冗余，冗余大小與信息中每個符號（數字、字母或單詞）的出現概率或者說不確定性有關 ...