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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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信息增益并根据其划分特征
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决策树算法源代码(hehe)
决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法
信息增益
以及增益率
划分
属性
信息增益
先来定义"信息熵" (information entropy) , 它是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合D 中的第k 类样本所占的比例为(k = 1,2,3 ... ) , 则 D 的信息熵为 ...
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
决策树---
信息增益
文章目录一、什么是
信息增益
?二、决策树的构造引入包1.
信息增益
2.
划分
数据集3.递归构建决策树三、在python中使用Matplotlib注解绘制树形图1.Matplotlib注解2.构造注解树四.测试与储存分类器1.使用决策树执行分类2.决策树的存储总结 一、什么是
信息增益
?
划分
数据集的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
,就可以计算每个
特征
值
划分
数据集获得的
信息增益
,获取
信息增益
最高的
特征
就是最好的选择。 熵定义为信息的期望值,即计算所有类别所有可能包含的信息期望值,通过以下公式得
决策树的
划分
依据之:
信息增益
率
在上面的介绍中,我们有意忽略了"编号"这一列.若把"编号"也作为一个候选
划分
属性,则根据
信息增益
公式可计算出它的
信息增益
为 0.9182,远大于其他候选
划分
属性。计算每个属性的信息熵过程中,我们发现,该属性的值为0, 也就是其
信息增益
为0.9182. 但是很明显这么分类,最后出现的结果不具有泛化效果.无法对新样本进行有效预测.
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