原文:決策樹之特征選擇

特征選擇 節點划分 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 purity 越來越高。 符號聲明 假設當前樣本集合 D 中第 k 類樣本所占的比例為 p k : k , ,..., mathcal Y ,離散屬性 a 有 V 個可能的取值 a ,a ,...,a V ,若使用 a 來對樣本集 D 進行划分,則會產生 V 個分支結點,其 ...

2020-06-29 15:51 0 812 推薦指數:

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python利用決策樹進行特征選擇

python利用決策樹進行特征選擇(注釋部分為繪圖功能),最后輸出特征排序: 其中, 1.13. Feature selection The classes in the sklearn.feature_selection module can be used ...

Sat Mar 24 02:49:00 CST 2018 0 7782
決策樹屬性選擇度量總結

一.決策樹歸納 發展歷程: ID3-->C4.5-->CART 二.常用度量方法 常見的度量方法有:信息增益,增益率,基尼指數(Gini指數) 例子: 判斷一個用戶是否會購買電腦的數據,下面的計算都是以這里例子 ...

Thu Sep 13 03:52:00 CST 2018 1 2341
python選擇最佳決策樹參數

注:學習的網易雲課堂的Python數據分析(機器學習)經典案例,每個案例會教你數據預處理、畫圖和模型優化。比有些簡單調個包跑一下的課程負責任的多。 ...

Wed Jul 26 04:57:00 CST 2017 0 10623
決策樹如何對連續性特征進行分段?

特征離散化處理 問題抽象假設訓練樣本集合D中有n個樣本,考察對連續屬性a的最佳分段點/划分點。若屬性a在這n個樣本中有m個不同的取值(m<=n),對這m個值兩兩之間取中點,可獲得m-1個中點作為候選划分點。 選擇過程接下來的選擇最佳划分點過程和離散屬性的虛選擇過程類似,以基尼系數 ...

Fri Mar 23 06:14:00 CST 2018 0 1141
sklearn決策樹特征權重計算方法

訓練模型,生成圖 gini entropy 計算 importance,比較和模型生成權重的一致性 總結 計算特征 對不存度減少的貢獻,同時考慮 節點的樣本量 對於某節點計算(**criterion可為gini或entropy ...

Sun Feb 11 19:04:00 CST 2018 0 4271
特征選擇---SelectKBest

官網的一個例子(需要自己給出計算公式、和k值) 參數 1、score_func ...

Wed Jan 13 04:01:00 CST 2021 0 307
特征選擇

概述 針對某種數據,通過一定的特征提取手段,或者記錄觀測到的特征,往往得到的是一組特征,但其中可能存在很多特征與當前要解決的問題並不密切等問題。另一方面,由於特征過多,在處理中會帶來計算量大、泛化能力差等問題,即所謂的“維數災難”。 特征選擇便是從給定的特征集合中選出相關特征子集的過程 ...

Sat Jan 19 05:39:00 CST 2019 0 1046
 
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