ID3之信息增益与增益率

王而川 2023-01-12 23:39:57

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ID3之信息增益与增益率此部分详细讲了了信息熵的定义、信息增益的定义、增益率定义。讲解了决策树的一种-ID3的流程与思路。ID3算法，通过每一个属性的信息增益选择优先划分的属性，依次迭代产生决策树。
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信息增益与信息增益率详解
熟悉决策树算法的人都知道ID3以及C4.5两种算法，当然也非常清楚信息增益以及信息增益率两个概念。 信息增益：节点M的信息熵E1与其全部子节点信息熵之和E2的差。 信息增益率：节点信息增益与节点分裂信息度量的比值。   信息增益是ID3算法的基础，信息增益率是C4.5算法的基础。同时，C4.5是ID3算法的改进版，改进了某些情况下，决策树构建过程中过拟合的问题。   首先说一下信息增益
信息熵、信息增益与信息增益率
信息熵、信息增益与信息增益率信息熵、信息增益与信息增益率信息熵(Information Entropy)信息增益(Information Gain)信息增益率(Information Gain Ratio) 信息熵、信息增益与信息增益率 信息熵(Information Entropy) 信息熵是用来评估样本集合的纯度的一个参数，就是说，给出一个样本集合，这个样本集合中的样本可能属于好多不同的类别，...
信息增益、信息增益率、Gini
1、  C4.5继承了ID3的优点，并改进了：（1）使用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向值多的不足；（2）在构树过程中进行剪枝；（3）能够完成对连续属性的离散化处理；（4）能够对不完整数据进行处理； 2、  信息增益、信息增益率、Gini这三个指标均是决策树用来划分属性的时候用到的，其中信息增益（Info Gain）用于ID3，Gini用于CART，信息增益率（Info Ga
什么是信息增益率
信息增益率是信息增益（Information Gain）的改进版，用来解决信息增益的一个缺陷。简单来说，信息增益率是“信息增益除以分裂的固有信息”，用来更公平地选择分裂特征。信息增益有个问题：它倾向于选择取值多的特征（比如把数据分成很多小块的特征），因为这种分裂通常能让子集更“纯”，熵更低，增益更高。结论：虽然“样本编号”的增益更高（1 > 0.278），但增益率低（0.301 ≈ 0.278），因为它分裂太细。核心思想：信息增益率在信息增益的基础上加了个“惩罚项”，防止偏向那些把数据分成很多小份的特征。
AI基础：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数
给实习生聊到决策树、GBDT，有几个概念这里再用易懂的方式解释下 文章目录信息熵条件熵信息增益信息增益率基尼指数 信息熵是决策树的基础 信息增益-ID3算法构建决策树 信息增益率-C4.5算法构建决策树 基尼指数-Cart算法构建决策树 信息熵 用另外一个词来说就是纯度，一个盒子里只有白球，说明这个盒子很纯，纯度很高。一个集合里只有一类样本，比如表示男女的样本集合U={男，男，…}都是男的，那么就说这个集合纯度很高。 纯度相对于信息熵呢？首先熵，是热力学的概念，表示体系混乱度.
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