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信息增益比的公式
信息增益
计算
公式
答:
信息增益计算公式是:可用下式估算其增益:G(dBi)=10Lg{32000/(2θ3dB,E×2θ3dB,H)}
,式中, 2θ3dB,E与2θ3dB,H分别为天线在两个主平面上的波瓣宽度;32000为统计出来的经验数据。可以这样来理解增益的物理含义: 在一定的距离上的某点处产生一定大小的信号,如果用理想的无方向性点...
决策树有哪些常用的启发函数?
答:
1、ID3—— 最大信息增益 2、C4.5——最大信息增益比
3、CART——最大基尼指数(Gini)对于样本集合D,类别数为K,数据集D的经验熵表示为 其中Ck是样本集合D中属于第k类的样本子集,|Ck|表示该子集的元素个数,|D|表示 样本集合的元素个数。 然后计算某个特征A对于数据集D的经验条件熵H(D|A...
python里怎么计算信息增益,
信息增益比
,基尼指数
答:
1、首先自定义一份数据,分别计算信息熵,条件信息熵,从而计算信息增益。2、然后我们按下图输入命令计算信息熵。3、再按照下图输入命令计算条件信息熵。4、再输入下图命令,计算信息增益。5、输入下列代码计算
信息增益比
。6、最后按照下图代码计算出基尼指数。
数据挖掘中,
信息增益比
是什么?
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取...
决策树的理解与应用
答:
决策树学习包括三个步骤:特征选择、决策树生成、决策树修剪 1.当特征数量较多时,在学习之前先进行特征选择 2.决策树生成对应局部最优 3.决策树修剪对应全局最优 目标 :选择一个与训练数据矛盾较小的决策树,同时具有很好的泛化能力。通常,特征选择的准则是 信息增益或者
信息增益比
先介绍基...
决策树与随机森林
答:
信息增益比
定义 :特征A对训练数据集D的信息增益比g R (D, A)定义为其信息增益g(D, A)与训练集D的经验熵之比:基尼指数是CART分类树用来选择最优特征的算法,同时决定了该特征的最优二值切分点。定义:假设有K个类,样本点属于第k类的概率为p k ,则概率分布的基尼指数定义:对于给定的样本...
威尔-拜纳姆(一种常用的分类算法)
答:
威尔-拜纳姆算法的操作步骤 威尔-拜纳姆算法的操作步骤如下:1.计算数据集中每个特征的信息增益(informationgain)或
信息增益比
(informationgainratio)。2.选择信息增益或信息增益比最大的特征作为当前节点的划分特征,将数据集划分成若干个子集。3.对每个子集递归执行步骤1和2,直到所有子集都属于同一类别...
决策树原理及算法比较
答:
C4.5信息增益比率, 1,在信息增益的基础上除以split-info,是将信息增益改为
信息增益比
,以解决取值较多的属性的问题,另外它还可以处理连续型属性,其判别标准是θ, 2,C4.5算法利用增益/熵值,克服了树生长的过程中,总是‘贪婪’选择变量...
大数据经典算法解析(1)一C4.5算法
答:
- 信息增益与
信息增益比
:为了衡量类别分布概率的倾斜程度,定义决策树节点的不纯度,其满足:不纯度越小,则类别的分布概率越倾斜;下面给出不纯度的的三种度量:其中,p(ck|t)表示对于决策树节点t的类别ck的概率。这三种不纯度的度量是等价的,在等概率分布是达到最大值。特别地,ID3算法选取熵值作为...
1-2 决策树节点划分时的特征选择依据
答:
2.
信息增益比
(率)信息增益有什么问题?假设我们有两个特征可供选择,性别与年龄,其中性别的取值只有男和女两种,而年龄的取值有18、19、20、...、64、65几十个。这会带来什么问题呢?定性想一下,特征取值越多,划分后的各个子集就会越小,而越小的子集其分布就越有可能偏。还是按前面的栗子...
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