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为什么用信息增益率代替信息增益
机器学习 第55集
什么
是
信息增益率
?它有什么缺点?( 含有笔记、代码、注...
答:
我们能看到,它是由信息增益除以属性a的固有值IV(a)得出的,这个除法设计旨在平衡信息增益的偏好,特别是对类别数目较多的属性。信息增益本身倾向于选择类别划分较多的属性,因为子节点的纯度可能会由于类别数目的减少而提高。然而,这并非最优选择。因此,引入
信息增益率
,让我们能够更全面地考虑特征的区分...
信息论(熵&
信息增益
&
增益率
&gini指数)
答:
为了解决信息增益的在选择特征上的偏好,故提出增益率
。其中: (上式称为a的固有属性, 随着v增大而增大)注:决策树C4.5就是利用增益率选择划分特征的。 缺点:这样选择的特征偏好取值类别较少(v较小)的特征。 所以选择特征时:先利用信息增益选出高于...
信息熵、条件熵、信息增益、
信息增益率
答:
1.
信息增益率
提出背景 信息增益率,其表示节点的信息与节点分裂信息度量的比值,增益率通常作为属性选择的方法之一 2. 什么是信息增益率 信息增益率,其表示节点的信息与节点分裂信息度量的比值,增益率通常作为属性选择的方法之一 3. 信息增益率公式 上图为盗图,解释的比较清...
常见决策树分类算法都有哪些?
答:
1. C4.5算法 C4.5算法是对ID3算法的进一步发展。
它采用信息增益率代替信息增益作为属性选择标准,减少了过拟合的风险
。此外,C4.5算法在构建决策树的过程中执行剪枝操作,能够处理不完整属性和连续数据。它还使用k交叉验证来降低计算复杂度,并对不同数据结构具有更好的适应性。2. CART算法 CART(Class...
c4.5
为什么使用信息增益
比来选择特征?
答:
C4.5算法正是针对ID3的这一偏向性进行了修正,
通过信息增益比,它在一定程度上平衡了特征取值数量和信息增益
,使得在大多数情况下,选择更为稳定和客观。然而,这是否完美平衡了两者之间的关系,还需进一步探讨。总结来说,C4.5的信息增益比策略并非一味偏向取值多的特征,而是考虑了数据集的大小和特征...
【机器学习】决策树(1)— 基本方法
答:
信息增益,衡量的是纯度提升的幅度,它直观地反映了划分后数据集的混乱程度的减少。然而,简单的信息增益容易受到特征值分布的影响。
信息增益率
,考虑了特征固有值,是对信息增益的改进,它在处理特征值不平衡时更显优势。 基尼指数,作为一种简化计算的指标,它与熵模型的性能相近,但通过计算样本不...
【理论篇】决策树算法 -
信息增益率
、GINI系数
答:
使用 ID 节点切分数据集之后,得到的信息增益为:G - 0 = G,信息增益非常大,分类效果堪称完美。但如果
使用信息增益率
去衡量,则:(G - 0)/G2,其中 G2 一定是远远大于 G 的,因为很显然标签的混乱层度远低于 ID 列的混乱层度。因此,我们求得的信息增益率就是一个非常小的值了,这个时候...
决策树之c4.5算法
答:
2. 与ID3算法相比,C4.5引入了
信息增益率
的计算方式。这种改进可以有效地避免某些属性由于取值数量过多而导致的过度拟合问题。通过计算信息增益率,C4.5能够更准确地评估每个属性的重要性,从而构建更为稳健的决策树模型。3. C4.5算法支持处理连续属性和缺失值数据的特点,使得其在现实应用中更为灵活。
对应分析可以用于相关关系检验的方法
答:
2、信息增益 和
信息增益率
在介绍信息增益之前,先来介绍两个基础概念,信息熵和条件熵。信息熵,就是一个随机变量的不确定性程度。条件熵,就是在一个条件下,随机变量的不确定性。3、协方差只能对两组数据进行相关性分析 当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。协方差通过数字衡量变量间的相关性...
决策树(Decision Tree)
答:
经典算法 ID3 使用的信息增益特征选择准则会使得划分更偏相遇取值更多的特征,为了避免这种情况。ID3的提出者 J.Ross Quinlan 提出了 C4.5 ,它在ID3的基础上将特征选择准则由 信息增益 改为了
信息增益率
。在信息增益的基础之上乘上一个惩罚参数。特征个数较多时,惩罚参数较小;特征个数较少时,惩罚参数较...
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