1.決策樹思想：以信息增益作為指標，得出最高效的一種決策方案，可用於回歸或者分類問題。【由if-else演化而來，后續可發展成機器學習中的隨機森林算法】 2.決策樹指標： 香農：消除隨機不確定性的東西。 信息熵：定量表示（某種事物）隨機不確定性的大小。 樣本：假設一個人身上有四種 ...

熵的求解公式： 例題： 熵表示為消除不確定性所需要的信息量,投擲均勻正六面體骰子的熵是()比特。 參考網址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ebba6660101h6ez.html ...

故事從一條小學數學題說起 "爸爸,熊貓為什么是3個不是11個" "寶貝,你還沒學二進制好嗎....." 以上故事純屬虛構,真實的對話其實是這樣的 "爸爸, 為什么3比4小" "寶貝，數一 ...

就是一個map的過程。C4.5分類樹就是決策樹算法中最流行的一種。下面給出一個數據集作為算法例子的基礎， ...

下，按照outlook分類后的例子： 分類后信息熵計算如下： 代表在特征屬性的條件下樣本的 ...

自信息 自信息I表示概率空間中的單一事件或離散隨機變量的值相關的信息量的量度。它用信息的單位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪個單位取決於在計算中使用的對數的底。如下圖： 對數以2為底，單位是比特（bit ...

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 ...

決策樹的划分依據--信息增益 1 概念 1.1 定義 信息增益：以某特征划分數據集前后的熵的差值。熵可以表示樣本集合的不確定性，熵越大，樣本的不確定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值來衡量使用當前特征對於樣本集合D划分效果的好壞。 信息增益 = entroy(前 ...