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信息增益率如何使用
【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...
信息增益
到底
怎么
理解呢?
答:
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。
信息论(熵&
信息增益
&
增益率
&gini指数)
答:
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
选出高于平均水平的特征,然后再从这些特征中选择增益率最高的特征。通过上式可以看出,基尼指数反映的是两个样本标记不一致的概率,所以基尼指数越小,则纯...
树模型总结
答:
信息增益率
通过引入一个被称作分裂信息(Split information)的项来惩罚取值较多的属性。 分子即ID3中计算的信息增益。分母由属性a的特征值个数决定,IV值越大,信息增益率越小,这样就可以避免模型偏好特征值多的属性。 但是,如果
使用
这个公式,模型又会偏向特征数少的特征。因此,C4.5决策树先从候选分裂属性中找出信息增...
信息增益
特征选择
答:
信息增益
特征选择是一种评估特征重要性的方法,它关注特征
如何
提升分类或聚类系统的决策效率。特征的重要性衡量标准是它带来的信息量,信息量越大,特征价值越高。信息量本质上是通过熵来定义的,熵越大,不确定性越高,即数据变化的多样性越大。假设变量X有n种可能取值,每个取值的概率为Pi,熵的计算...
在做数据分析时,为了提炼观点,相关性分析是必不可少
答:
假设,某个变量存在大量的不同值,例如ID,引入ID后,每个子节点的不纯度都为0,则信息增益减少程度达到最大。所以,当不同变量的取值数量差别很大时,引入取值多的变量,信息增益更大。因此,
使用信息增益率
,考虑到分支个数的影响。Gain_ratio=(H(Y)-H(Y|X))/H(Y|X)二、连续与连续变量之间的...
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源...
1-2 决策树节点划分时的特征选择依据
答:
使用信息增益
来划分节点的决策树算法叫ID3算法 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...
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...
决策树的算法
答:
C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:1)
用信息增益率
来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;2) 在树构造过程中进行剪枝;3) 能够完成对连续属性的离散化处理;4) 能够对不完整数据进行处理。C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解...
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