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信息增益率和增益比例
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:
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...
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。
信息论(熵&
信息增益
&
增益率
&gini指数)
答:
用来表示当利用某属性(特征)对样本进行划分后,其纯度提升(一般
信息增益
越大,则属性划分后所获得的纯度提升越大)。上式表示对样本集合D利用属性a进行划分后的信息增益(属性a的取值有 ),其中 表示D中所有在属性a上取值为 的样本集合。 注:决策树ID3就...
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...
数据挖掘中,
信息增益
比是什么?
答:
首先,让我们回到基础。当面对大量数据集,比如200,000个样本,类别均匀分布,ID3和C4.5在选择特征时,确实会考虑
信息增益
。然而,这并不意味着信息增益总是偏向取值多的特征。举个例子,如果有两个特征,A有10,000个取值,B只有2个,尽管它们都与类别无关,但ID3最初可能不会明显偏向A。关键在于计算...
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。
【理论篇】决策树算法 -
信息增益率
、GINI系数
答:
因此,我们求得的
信息增益率
就是一个非常小的值了,这个时候就可以发现 ID 这个特征分类效果非常差。也因此 C4.5 算法很好地解决了 ID3 算法对稀疏特征衡量的不足。GINI 系数和熵的衡量标准类似,只是计算方式不同。GINI 系数的公式为:当概率 P 为 0 或者 1 时,此时没有不确定性。其中概率为 ...
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 ...
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...
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