[电子书] C++ Primer 3/e PDF格式

hutuworm 2002-04-18 10:19:14

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在决策树算法中，除了使用熵（Entropy）来衡量数据的混乱程度外，还可以使用分裂信息量（Split Information）来衡量特征的分裂能力。在决策树算法中，信息增益（Information Gain）和信息增益率（Gain Ratio）是两种常用的标准来选择最佳分裂特征。信息增益率是信息增益和分裂信息量的比值，通过使用信息增益率，决策树算法能够更平衡地选择分裂属性，有助于构建更准确和有效的预测模型。"""计算给定特征的信息增益率""""""计算分割后的信息增益""""""计算给定数据集的熵"""

目录 1、熵、条件熵与信息增益（1）熵（entropy）（2）条件熵（conditional entropy）（3）信息增益（information gain） 2、信息增益算法实现流程 3、数据集以及每个特征信息增益的计算 4、Python3实现熵与信息增益选择最优特征补充：信息增益比（增益率） 1、熵、条件熵与信息增益（1）熵（entropy）（...

python手动计算信息增益2019年5月23日 17:49 by wst算法实践概念阐述对于决策树, 以前看了很多遍, 但是总感觉摸不着它.里面有个很重要的概念: 信息增益.今天就来手动实现下, 实现之前先说下它的概念(这个定义里好多名词都有经验二字，是因为都是根据样本得到的).特征 A 对训练数据集D的信息增益 g(D,A) 定义为: 集合D的经验熵 H(D) 与特征A给定条件下D 的经验条件...

本文实例讲述了Python决策树之基于信息增益的特征选择。分享给大家供大家参考，具体如下：基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decision tree)分类算法中用到的特征选取。该特征选择的方法是通过计算每个特征值划分数据集获得信息增益，通过比较信息增益的大小选取合适的特征值。一、定义1.1 熵信息的期望值，可理解为数据集的无序度，熵的值越大，表示数据越无序，公式如下：其中H表示该数据...

基于信息增益率的决策树算法（C4.5）及其python实现信息增益率信息增益可以很好的度量特征信息量，但却在某些情况下有一些弊端，举一个例子说明。比如对于编号这个特征，我们知道一般编号值都是各不相同的，因此有多少个编号就需要分为多少类。由于每一个分类中只有一个编号值，即纯度已经最大，所以导致编号这个特征的信息增益最大，而实际上它并不是最优的特征，这样选择决策树也显然不具备泛化能力。这正是信息增益的一个弊端：对可取值数目较多的属性有所偏好。因为信息增益反映的是给定一个条件以后不确定性减少的程度，必然是

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