原文:信息增益、信息增益比、基尼指數的比較

ID C . 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比都是和香農信息熵有關的衡量信息不確定度的量,因此下面首先介紹一下香農信息熵。 香農信息熵 說到信息熵和 ...

2020-06-06 23:08 0 2341 推薦指數:

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《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、指數

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 ...

Tue Feb 04 02:23:00 CST 2020 0 1928
信息增益算法

上數據挖掘課的時候算過GINI指數,在尋找降維算法的時候突然看到了信息增益算法,突然發現信息增益算法和課上算的GINI指數很相似,於是就用在這次文本分類實驗當中。總的來說信息增益算法是為了求特征t對於分類的貢獻大小。貢獻大則稱信息增益大、貢獻小信息增益小。文本分類自然是找那些對分類貢獻大的詞匯 ...

Tue Jan 30 16:45:00 CST 2018 0 1141
信息增益

一:基礎知識 1:個體信息量   -long2pi 2:平均信息量(熵)   Info(D)=-Σi=1...n(pilog2pi)   比如我們將一個立方體A拋向空中,記落地時着地的面為f1,f1的取值為{1,2,3,4,5,6},f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log ...

Tue Mar 03 07:19:00 CST 2015 0 2740
決策樹--信息增益信息增益比,Geni指數的理解

決策樹 是表示基於特征對實例進行分類的樹形結構 從給定的訓練數據集中,依據特征選擇的准則,遞歸的選擇最優划分特征,並根據此特征將訓練數據進行分割,使得各子數據集有 ...

Sat Mar 18 00:05:00 CST 2017 5 58976
信息增益信息增益比和GINI例子

這是一個計算決策樹中信息增益信息增益比和GINI指標的例子。 相關閱讀: Information Gainhttp://www.cs.csi.cuny.edu/~imberman/ai/Entropy%20and%20Information%20Gain.htm ...

Tue Sep 03 01:01:00 CST 2019 0 381
信息增益(information gain)

信息增益是隨機森林算法里面的一個很重要的算法,因為我們在選擇節點的特征項的時候,就要通過信息增益或者是信息增益率來選擇。這里先理解信息增益。 什么是信息增益呢?信息增益(Kullback–Leibler divergence)又稱information divergence ...

Tue Jan 15 04:23:00 CST 2013 0 2941
 
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