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 ...

1.信息熵：信息熵就是指不確定性，熵越大，不確定性越大 2.關於信息增益： 信息增益是針對一個一個的特征而言的，就是看一個特征t，系統有它和沒它的時候信息量各是多少，兩者的差值就是這個特征給系統帶來的信息量，即增益。系統含有特征t的時候信息量很好計算，就是剛才的式子，它表示的是包含 ...

關於對信息、熵、信息增益是信息論里的概念，是對數據處理的量化，這幾個概念主要是在決策樹里用到的概念，因為在利用特征來分類的時候會對特征選取順序的選擇，這幾個概念比較抽象，我也花了好長時間去理解(自己認為的理解),廢話不多說，接下來開始對這幾個概念解釋，防止自己忘記的同時，望對其他人有個借鑒的作用 ...

名稱 是否良好 是否男 A 1 1 B 1 ...

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分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。分類本質上 ...

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 ...

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ID3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C4.5。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，C4.5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 ...

參考自：Andrew Moore: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials 參考文檔見：AndrewMoore_InformationGain.pdf 1、 信息熵：H(X) 描述X攜帶的信息量。 信息量越大（值變化越多），則越不確定，越不容易被預測 ...