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 ...

數據集如下： 基於信息增益的ID3決策樹的原理這里不再贅述，讀者如果不明白可參考西瓜書對這部分內容的講解。 python實現代碼如下： 繪制的決策樹如下： ...

特征進行決策樹的構建呢？ 最基礎的是使用信息增益來表示。 首先得了解熵和條件熵的定義。 熵：用於表 ...

參考：《機器學習實戰》- Machine Learning in Action 一、 基本思想  我們所熟知的決策樹的形狀可能如下：  使用決策樹算法的目的就是生成類似於上圖的分類效果。所以算法的主要步驟就是如何去選擇結點。  划分數據集的最大原則是：將無序的數據變得更加有 ...

決策樹和KNN是機器學習的入門級別的算法，所以面試的時候都時常會有面試官要求將決策樹寫出來以用來檢驗面試者的算法基本素養。 1.信息熵 信息熵是表示數據的混亂程度（物理學當中就有熱熵來表示分子混亂程度）。信息熵表現為-log(信息的概率) 那么整體的信息熵的數學期望：對概率*-log(概率 ...

決策樹的Python實現 2017-04-07 Anne Python技術博文 前言： 決策樹的一個重要的任務 是為了理解數據中所蘊含的知識信息，因此決策樹可以使 ...

決策樹 算法優缺點： 優點：計算復雜度不高，輸出結果易於理解，對中間值缺失不敏感，可以處理不相關的特征數據 缺點：可能會產生過度匹配的問題 適用數據類型：數值型和標稱型 算法思想： 1.決策樹構造的整體思想： 決策樹 ...

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 ...