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下列关于id3算法中说法错误的
id3算法
是什么?
答:
ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例。
ID3算法的
背景 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quin...
id3算法
增益值可以为负数吗
答:
可以。
ID3算法
是由Quinlan首先提出的,增益是负数时可以当做衰减器使用,ID3算法是以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类。
id3算法
采用什么选择属性
答:
因此,
ID3算法
在每个非叶节点选择信息增益最大的属性作为测试属性,这样可以得到当前情况下最纯的拆分,从而得到较小的决策树。
决策树
算法
基础
ID3
与C4.5
答:
所以信息增益ΔH=H(D)-H(D|A)H(D|A)越小,ΔH越大,该特征A越适合作为当前的决策节点。选取最佳特征伪代码:计算信息总熵H(D)遍历每一个特征下的
关于
D的经验条件熵H(D|A)计算每一个特征的信息增益ΔH 将信息增益ΔH最大的特征作为最佳特征选为当前决策节点
ID3算法
伪代码:如果第一个标签...
决策树的原理及
算法
答:
ID3 算法计算的是信息增益,信息增益指的就是划分可以带来纯度的提高,信息熵的下降
。它的计算公式,是父亲节点的信息熵减去所有子节点的信息熵。公式中 D 是父亲节点,Di 是子节点,Gain(D,a) 中的 a 作为 D 节点的属性选择。因为 ID3 在计算的时候,倾向于选择取值多的属性。为了避免这个问题,...
决策树原理及
算法
比较
答:
基于
ID3算法的
信息增益对于判定连续型变量的时候病不是最优选择,C4.5算法用了信息增益率这个概念。分类信息类的定义如下:这个值表示将训练数据集D划分成对应属性A测试的V个输出v个划分产生的信息,信息增益率定义为:选择最大信息增益率的属性作为分裂属性 Gini指标,CART 表明样本的“纯净度”。Gini...
什么是
ID3算法
答:
ID3算法
是由Quinlan首先提出的。该算法是以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类。
以下
是一些信息论的基本概念:定义1:若存在n个相同概率的消息,则每个消息的概率p是1/n,一个消息传递的信息量为-Log2(1/n)定义2:若有n个消息,其给定概率分布为P=(p1,p2…...
决策树分类
算法
有哪些
答:
3) 当类别太多时,
错误
可能就会增加的比较快。4) 一般的
算法
分类的时候,只是根据一个字段来分类。问题五:c4.5决策树算法怎么得到分类结果 决策树主要有
ID3
,C4.5,CART等形式。ID3选取信息增益的属性递归进行分类,C4.5改进为使用信息增益率来选取分类属性。CART是Classfication and Regression Tree的...
数据分析师—技术面试
答:
面试官:看你决策树应该掌握的不
错
,你说一下自己对于决策树算法的理解?小张:决策树算法,无论是哪种,其目的都是为了让模型的不确定性降低的越快越好,基于其评价指标的不同,主要是ID3算法,C4.5算法和CART算法,其中
ID3算法的
评价指标是信息增益,C4.5算法的评价指标是信息增益率,CART算法的评价指标是基尼系数。面试...
id3算法
选择分裂节点的特征
答:
以信息增益为度量,选择分裂后信息增益最大的特征进行分裂。在
ID3算法中
节点纯度的度量用的是信息熵分裂特征的选择用的是信息增益度作为衡量指标ID3算法选择信息增益最大的特征,作为当前节点的分裂依据。
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