原文:決策樹算法-理論篇-如何計算信息純度

微信公眾號:碼農充電站pro 個人主頁:https: codeshellme.github.io ,什么是決策樹 決策樹是一種機器學習算法,我們可以使用決策樹來處理分類問題。決策樹的決策 分類 過程可以用一個倒着的樹形結構來形象的表達出來,因此得名決策樹。 比如我們根據天氣是否晴朗和是否刮風來決定是否去踢球 當天氣晴朗並且不刮風的時候,我們才去踢球。 此時,就可以將這個決策過程用一個樹形結構來表 ...

2020-11-09 13:19 0 831 推薦指數:

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決策樹理論

3,迭代二叉樹3代) 歷史   ID3算法是由Ross Quinlan發明的用於生成決策樹算法,此算 ...

Mon Sep 11 04:28:00 CST 2017 1 3093
決策樹信息與熵的計算

的。另外,對於數據的基礎結構信息,它也是無能為力的。 另一種分類算法就是“決策樹算法”。對待一個數據,決策樹使 ...

Fri Mar 13 05:57:00 CST 2015 0 2826
決策樹算法(三)——計算香農熵

寫在前面的話 如果您有任何地方看不懂的,那一定是我寫的不好,請您告訴我,我會爭取寫的更加簡單易懂! 如果您有任何地方看着不爽,請您盡情的噴,使勁的噴,不要命的噴,您的槽點就是幫助我要進步的地方! 計算給定數據的信息熵 在決策樹算法中最重要的目的我們已經在前幾章說過了,就是根據信息論的方法 ...

Fri Oct 20 23:38:00 CST 2017 0 4130
決策樹算法

算法思想 決策樹(decision tree)是一個樹結構(可以是二叉樹或非二叉樹)。 其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試,每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出,而每個葉節點存放一個類別。 使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始,測試待分類項中相應的特征屬性,並按照其值選擇輸出 ...

Tue Jul 10 00:38:00 CST 2018 0 12904
決策樹算法

利用ID3算法來判斷某天是否適合打網球。 (1)類別屬性信息熵的計算由於未分區前,訓練數據集中共有14個實例, 其中有9個實例屬於yes類(適合打網球的),5個實例屬於no類(不適合打網球), 因此分區前類別屬性的熵為: (2)非類別屬性信息 ...

Sun Apr 23 07:04:00 CST 2017 0 5437
決策樹算法

###決策樹基礎概念 在機器學習中,決策樹是一個預測模型,他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。Entropy (熵) 表示的是系統的凌亂程度,它是決策樹決策依據,熵的概念來源於香儂的信息論。 ###決策樹決策過程 選擇分裂特征:根據某一指標(信息增益,信息增益比或基尼 ...

Sun Jan 15 22:49:00 CST 2017 0 7039
決策樹算法

1. 決策樹算法 1.1 背景知識 信息量\(I(X)\):指一個樣本/事件所蘊含的信息,如果一個事情的概率越大,那么就認為該事件所蘊含的信息越少,確定事件不攜帶任何信息量 \(I(X)=-log(p(x))\) 信息熵\(H(X)\):用來描述系統信息 ...

Thu Jul 18 06:42:00 CST 2019 0 414
決策樹算法

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、簡介 決策樹思想的來源非常朴素,程序設計中的條件分支結構就是if-else結構,最早的決策樹就是利用這類結構分割數據的一種分類學習方法 1.定義: 決策樹是一種樹形結構,其中每個內部節點表示一個 ...

Fri Aug 30 23:30:00 CST 2019 0 609
 
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