決策樹的划分依據--信息增益 1 概念 1.1 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 ...

1.決策樹思想：以信息增益作為指標，得出最高效的一種決策方案，可用於回歸或者分類問題。【由if-else演化而來，后續可發展成機器學習中的隨機森林算法】 2.決策樹指標： 香農：消除隨機不確定性的東西。 信息熵：定量表示（某種事物）隨機不確定性的大小。 樣本：假設一個人身上有四種 ...

1. 算法背景介紹 分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習，所謂監管學習說白了很簡單，就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那么通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。分類本質上 ...

聲明：原創內容，如需轉載請注明出處 今天講解的內容是： 信息增益比，決策樹的生成算法—ID3和C4.5 我們昨天已經學習了什么是信息增益，並且通過信息增益來選擇最優特征，但是用信息增益會出現偏向於選擇取值多的特征。 來解釋下這句話。以最極端的情況舉例，比如有 ...

故事從一條小學數學題說起 "爸爸,熊貓為什么是3個不是11個" "寶貝,你還沒學二進制好嗎....." 以上故事純屬虛構,真實的對話其實是這樣的 "爸爸, 為什么3比4小" "寶貝，數一 ...

一、決策樹不同算法信息指標： 發展過程：ID3 -> C4.5 -> Cart; 相互關系：ID3算法存在這么一個問題，如果某一個特征中種類划分很多，但是每個種類中包含的樣本個數又很少，就會導致信息增益很大的情況，但是這個特征和結果之間並沒有很大的相關性。所以這個特征就不是我們最終 ...

決策樹入門 決策樹是分類算法中最重要的算法，重點 決策樹算法在電信營業中怎么工作？ 這個工人也是流失的，在外網轉移比處雖然沒有特征來判斷，但是在此節點處流失率有三個分支概率更大 為什么叫決策樹？　　因為樹的葉子節點是我們最終預判的結果。決策樹如何來？　　根據訓練樣本建立 ...

決策樹 是表示基於特征對實例進行分類的樹形結構 從給定的訓練數據集中，依據特征選擇的准則，遞歸的選擇最優划分特征，並根據此特征將訓練數據進行分割，使得各子數據集有一個最好的分類的過程。 決策樹算法3要素 ...