原文:決策樹-基尼指數

基尼指數 Gini不純度 表示在樣本集合中一個隨機選中的樣本被分錯的概率。 注意:Gini指數越小表示集合中被選中的樣本被參錯的概率越小,也就是說集合的純度越高,反之,集合越不純。當集合中所有樣本為一個類時,基尼指數為 . 基尼指數的計算方法為:其中,pk表示樣本屬於第k個類別的概率 舉例:根據天氣狀況預測是否打高爾夫,首先計算根節點的基尼指數:原始數據的基尼不純度計算:一共 條數據, 次No, ...

2021-01-11 21:57 0 1770 推薦指數:

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決策樹中的熵和指數

討論這個話題。本文想討論的是決策樹中兩個非常重要的決策指標:熵和指數。熵和指數都是用來定義隨機 ...

Mon Oct 22 17:42:00 CST 2018 0 8538
決策樹3:指數--Gini index(CART)

既能做分類,又能做回歸。分類:值作為節點分類依據。回歸:最小方差作為節點的依據。 節點越不純,值越大,熵值越大 pi表示在信息熵部分中有介紹,如下圖中介紹 方差越小越好。 選擇最小的那個0.3 ...

Sat May 01 05:52:00 CST 2021 0 367
決策樹算法2-決策樹分類原理2.4-值和指數

1 概念 CART決策樹使用"指數" (Gini index)來選擇划分屬性,分類和回歸任務都可用。 值Gini(D):從數據集D中隨機抽取兩個樣本,其類別標記不一致的概率 Gini(D)值越小,數據集D的純度越高。 2 計算 數據集 D ...

Thu Sep 23 00:29:00 CST 2021 0 389
《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
決策樹信息熵(entropy),系數(gini)

總是很容易忘記一些專業術語的公式,可以先理解再去記住 1.信息熵(entropy) 反正就是先計算每一類別的占比,然后再乘法,最后再將每一類加起來 其中distribution()的功能就是計算一個series各類的占比 2.系數(GINI ...

Thu Feb 25 04:29:00 CST 2021 0 951
決策樹學習決策樹學習基本算法

決策樹學習基本算法 輸入:訓練集; 屬性集. 過程:函數 1: 生成結點node; 2: if 中樣本全屬於同一類別 then 3: 將node標記為類葉結點; return 4: end if 5: if 中樣本在上取值相同 then 6: 將node標記為葉 ...

Mon Sep 05 16:07:00 CST 2016 0 2127
機器學習:決策樹(使用系數划分節點數據集)

一、基礎理解 決策樹結構中,每個節點處的數據集划分到最后,得到的數據集中一定只包含一種類型的樣本;  1)公式 k:數據集中樣本類型數量; Pi:第 i 類樣本的數量占總樣本數量的比例  2)實例計算系數 3 種情況計算 ...

Wed Aug 15 06:14:00 CST 2018 0 729
 
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