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机器学习之决策树理论与代码实践
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信息增益并根据其划分特征
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:54
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课时知识点
信息增益并根据其划分特征
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机器学习决策树
机器学习之决策树,讲解ID3、CART、C4.5树,涉及
信息
增益
,
增益
率,基尼指数,剪枝策略,多属性结合
信息
增益
与香农熵在机器学习中的应用
在机器学习中,
信息
增益
和香农熵是帮助我们选择最佳
特征
和构建有效分类模型的重要工具。在机器学习中,
信息
增益
和香农熵是两个重要的概念,用于评估和选择
特征
在分类问题中的重要性。本文将详细介绍
信息
增益
和香农熵的定义和原理,并提供相应的源代码示例。在决策树算法中,通过计算每个
特征
的
信息
增益
来选择最佳的
划分
特征
。
信息
增益
的计算基于香农熵的概念。选择
信息
增益
最大的
特征
作为
划分
特征
,可以使得
划分
后的数据集合尽可能地纯净。函数,我们可以计算出数据集合中每个
特征
的
信息
增益
,并选择
信息
增益
最大的
特征
作为
划分
特征
。
决策树学习笔记
Gain(S,A)就是ID3中的
信息
增益
,SplitInfo(S,A)为
划分
信息
代表按照
特征
A
划分
样本集S的广度和均匀性。由于ID3采用的是
信息
增益
作为节点
划分
依据,而
信息
增益
偏向于选择
特征
值个数较多的
特征
作为节点
划分
的依据,首先,通过计算出
信息
增益
最大的那个
特征
作为根节点,并且依据
信息
增益
最大的那个
特征
拆分数据集。
信息
熵越大表示该
特征
的不确定程度越大,混乱程度越大。然后,再拆分的数据集之中,再计算剩余
特征
的
信息
熵。
划分
的标准为:子集中只有一个类别标签,停止
划分
。最后一直
划分
到只剩一个
特征
,即叶子节点。
信息
增益
** 关于
信息
熵、条件熵、
信息
、
信息
增益
的理解 ** 在学习决策树
划分
数据集选择
特征
的时候,看到这样一句话“在
划分
数据集之前之后
信息
发生的变化称为
信息
增益
,知道如何计算
信息
增益
,我们就可以计算每个
特征
值
划分
数据集获得的
信息
增益
,获得
信息
增益
最高的
特征
就是最好的选择。”,大致意思就是选择
特征
和
信息
增益
有关。那么
信息
增益
是个什么东东呢?这就要引出另一个东西,熵和
信息
。 ****
信息
熵定义为
信息
的期望值...
机器学习python实战之决策树
决策树原理:从数据集中找出决定性的
特征
对数据集进行迭代
划分
,直到某个分支下的数据都属于同一类型,或者已经遍历了所有
划分
数据集的
特征
,停止决策树算法。 每次
划分
数据集的
特征
都有很多,那么我们怎么来选择到底根据哪一个
特征
划分
数据集呢?这里我们需要引入
信息
增益
和
信息
熵的概念。 一、
信息
增益
划分
数据集的原则是:将无序的数据变的有序。在
划分
数据集之前之后
信息
发生的变化称为
信息
增益
。知道如何计算
信息
增益
,我们就可以计算根据每个
特征
划分
数据集获得的
信息
增益
,选择
信息
增益
最高的
特征
就是最好的选择。首先我们先来明确一下
信息
的定义:符号xi的
信息
定义为 l(xi)=-log2 p(xi),p(xi)为选
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