[电子书] C++ Primer 3/e PDF格式

hutuworm 2002-04-18 10:19:14

http://www.hutuworm.org/books/C++Primer3rd.zip

3MB PDF格式

...全文

118 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

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...

基于信息增益的决策树算法（ID3算法）及python实现决策树概述不同于逻辑回归，决策树属于非线性模型，可以用于分类，也可用于回归。它是一种树形结构，可以认为是if-then规则的集合，是以实例为基础的归纳学习。基本思想是自顶向下，以信息增益（或信息增益比，基尼系数等）为度量构建一颗度量标准下降最快的树，每个内部节点代表一个属性的测试，直到叶子节点处只剩下同一类别的样本。它的决策流程如下所示：决策树的学习包括三个重要的步骤，特征选择，决策树的生成以及决策树的剪枝。特征选择：常用的特征选择有信息增

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...

702

社区成员

253,689

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他技术论坛（原bbs）

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章