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 ...
.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 .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屬性,分別是年齡 青年,中年,老年 ,是否有工作 有工作,沒有工作 ,是否有房 有房,沒房 ,信用等級 非常好,好,一般好 ...
2020-04-29 22:51 0 580 推薦指數:
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 ...
決策樹分類算法,針對離散數據來進行預測的。 ID3算法 缺點1:用信息增益來作為選擇分支屬性標准的話,偏向於取值較多的那個屬性 缺點2:只能處理離散型的屬性 缺點3:對於比較小的數據集是有效的 缺點4:可能會出現過度擬合的問題 1.信息增益 描述屬性(條件屬性) 類別屬性(分類 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...