決策樹算法2-決策樹分類原理2.3-信息增益率
決策樹的划分依據-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准則ID3對可取值數目較多的屬性有所偏好，為減少這種偏好可能帶來的不利影響，著名的 C4.5 決策樹算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 來選擇最優划分 ...
原文：決策樹算法2-決策樹分類原理2.2-信息增益
決策樹的划分依據 信息增益 概念 . 定義 信息增益：以某特征划分數據集前后的熵的差值。熵可以表示樣本集合的不確定性，熵越大，樣本的不確定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值來衡量使用當前特征對於樣本集合D划分效果的好壞。 信息增益 entroy 前 entroy 后 注：信息增益表示得知特征X的信息而使得類Y的信息熵減少的程度 . 公式 假定離散屬性a有v個可能的取值 a ,a ,..., ...
2021-09-22 13:46 0 111 推薦指數：
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