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信息增益和信息增益率
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:
信息增益率
是机器学习中衡量特征选择重要性的关键指标,它在决策树算法中发挥着核心作用。通过理解其公式 信息增益率 = 信息增益 / IV(a)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...
信息熵、条件熵、信息增益、
信息增益率
答:
5. 信息增益存在的问题 从信息增益公式我们可以看到,前面唯一id特征信息熵的问题还是没有解决掉。那么有没有什么方法可以平衡id特征信息熵过大的问题,我们很容易想到将特征id自身的信息熵作为分母去平衡整个的计算结果,这时候就有人提出了
信息增益率
这个概念。四、信息增益率 1. 信息...
【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...
1-2 决策树节点划分时的特征选择依据
答:
依据不同的决策树算法,在划分子节点时进行特征选择的依据有信息增益、信息增益比(又称
信息增益率
)、基尼系数三种。依次阐述如下:0. 什么是信息熵?如果没有学过信息论等
与信息
理论相关的书,初看信息熵是会有点懵逼的。在机器学习领域,信息熵的定义如下:信息熵是度量样本集合纯度的一种最常用的指...
信息增益
到底怎么理解呢?
答:
又叫做information divergence,relative entropy 或者KLIC。在概率论
和信息
论中,
信息增益
是非对称的,用以度量两种概率分布P和Q的差异。信息增益描述了当使用Q进行编码时,再使用P进行编码的差异。通常P代表样本或观察值的分布,也有可能是精确计算的理论分布。Q代表一种理论,模型,描述或者对P的近似。
什么是
信息增益
?
答:
信息增益
= 信息熵 - 条件熵 信息增益代表了在一个条件下,信息复杂度(不确定性)减少的程度 上面例子的 得知身高信息 后,信息增益为(我们知道信息熵与条件熵相减就是我们的信息增益): 1 - 0.103 = 0.897 所以我们可以得出我们在知道了身高这个信息之后,信息增益是0.897 ...
对应分析可以用于相关关系检验的方法
答:
它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。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,...
决策树原理及算法比较
答:
(1)信息增益 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...
什么是
信息增益
答:
信息增益
是一种在决策树算法中常用的特征选择方法,用于衡量一个特征对于分类目标的贡献程度。通过计算每个特征的信息增益,可以决定哪些特征对于构建决策树最有价值。在信息论中,信息增益可以被理解为在给定一个特征之前和之后,数据集的不确定性或混乱程度的减少量。具体来说,信息增益是通过比较父节点和...
什么是
信息增益
答:
信息增益
(Kullback–Leibler divergence)又称information divergence,information gain,relative entropy 或者KLIC。信息增益在概率论
和信息
论中,信息增益是非对称的,用以度量两种概率分布P和Q的差异。信息增益描述了当使用Q进行编码时,再使用P进行编码的差异。通常P代表样本或观察值的分布,也有可能是精确...
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