機器學習（二）-信息熵，條件熵，信息增益，信息增益比，基尼系數
一、信息熵的簡介 2.1 信息的概念 信息是用來消除隨機不確定性的東西。對於機器學習中的決策樹而言，如果待分類的事物集合可以划分為多個類別當中，則第k類的信息可以定義如下： 2.2 信息熵概念 信息熵是用來度量不確定性，當熵越大，k的不確定性越大，反之越小。假定當前樣本集合D中第k類 ...
原文：《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 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： ID ：信息增益 C . ：增益率 CART：基尼指數 直觀上，如果一個特征具有更好的分類能力，或者說，按照這一特征將訓練數據集分割成子集，使得各個子集在當前條件下有最好的分類，那么就更應該選擇 ...
2020-02-03 18:23 0 1928 推薦指數：
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