機器學習之決策樹二-C4.5原理與代碼實現
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原文：Python機器學習（十九）決策樹之系列二—C4.5原理與代碼實現
ID 算法缺點 它一般會優先選擇有較多屬性值的Feature，因為屬性值多的特征會有相對較大的信息增益，信息增益反映的是，在給定一個條件以后，不確定性減少的程度， 這必然是分得越細的數據集確定性更高，也就是條件熵越小，信息增益越大。為了解決這個問題，C . 就應運而生，它采用信息增益率來作為選擇分支的准則。 C . 算法原理 信息增益率定義為： 其中，分子為信息增益 信息增益計算可參考上一節ID ...
2020-06-17 18:55 0 605 推薦指數：
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