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 ...
原文：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ID 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C . 。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，C . 並不是直接選擇增益率最大的屬性作為划分屬性，而是之前先通過一遍篩選，先把信息增益低於平均水平的屬性剔除掉，之后從剩下的屬性中選擇信息增益率最高的，這樣的話，相當於兩方面都得到了 ...
2019-10-31 08:48 0 900 推薦指數：
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