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信息增益率基尼系数
决策树(decision tree)
答:
决策树是一种强大的机器学习工具,凭借其直观性和高效性在分类任务中大放异彩。它的决策过程由
信息
熵、
增益率
和
基尼指数
这三个关键概念驱动,它们分别是衡量样本纯度和特征重要性的标准。信息熵,如同数据的混乱程度,是评估样本分布均匀性的指标。通过计算每个类别的概率,信息熵能够直观地反映决策树在当前...
机器学习—决策树详解
答:
ID3算法以信息增益为基础,C4.5引入
信息增益率
,修正了ID3的不足。CART则更为全面,不仅能处理分类,还能应对回归问题,如通过年收入中值划分节点,以最大化信息增益。C4.5则在此基础上,先筛选高增益特征,再选增益率,处理连续属性时采用中值分段。四、剪枝与优化 CART算法通过
基尼系数
衡量杂度,通过...
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...
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。
信息熵、条件熵、信息增益、
信息增益率
答:
四、
信息增益率
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...
决策树有哪些分类?
答:
紧接着是C4.5,它是ID3的升级版,引入了
信息增益率
这一改进指标。相较于ID3,C4.5在权衡属性选择时更为谨慎,避免了过多关注属性值的数量,而是更加侧重于信息的区分度,使得模型的泛化能力有所提升。然后,我们步入CART的天地,全称分类和回归树(Classification and Regression Tree)。CART的独特之处...
分类大量数据的算法
答:
2. **决策树算法(Decision Trees)**:决策树是一种常用的分类算法。它通过学习一系列树形结构来预测数据。在创建决策树时,每个内部节点代表一个特征的测试,每个分支代表一个可能的测试结果,每个叶节点表示一个类别。决策树的构建过程通常通过
信息增益率
、
基尼系数
等指标来指导。3. **支持向量机(...
常用的机器学习&数据挖掘知识(点)
答:
IG(InformationGain 信息增益),IGR(Information Gain Ratio
信息增益率
),Gini(
基尼系数
),x2 Statistic(x2统计量),TEW(TextEvidence Weight文本证据权),OR(Odds Ratio 优势率),N-Gram Model,LSA(Latent Semantic Analysis 潜在语义分析),PLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis 基于概率的潜在语义分析),LDA(Latent...
决策树是什么东东?
答:
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。
信息增益率
信息增益率 = 信息增益 / 属性熵
基尼指数
基尼指数(基尼不纯度):表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。 即 基尼指数(基尼不纯度)= 样本被选中的概率 * 样本被分错的概率
基尼系数
的性质...
决策树与随机森林
答:
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:对于给定的样本集合D,其基尼指数为:一个特征的
信息增益
/
基尼系数
越大,表明特征对样本的熵减少的能力更强,这个特征使得数据由不确定性...
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