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信息增益率是什么
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...
【理论篇】决策树算法 -
信息增益率
、GINI系数
答:
C4.5 决策树算法
使用信息增益率来衡量特征节点的分类能力
。
所谓信息增益率就是在信息增益的基础上除以该特征自身的熵值计算而来
。为什么要除以特征自身的熵值呢?我们举个例子:还是刚才的 ID 特征,ID 特征切分完数据后的熵值为 0 ,原始数据集的熵值为 G,特征 ID 的熵值为 -n*(1/n)*log(1/...
信息熵、条件熵、信息增益、
信息增益率
答:
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,解释的比较清楚,这里就不重复说了。...
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...
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...
信息增益
到底怎么理解呢?
答:
信息增益(Kullback–Leibler divergence)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...
决策树的原理及算法
答:
当属性有很多值的时候,相当于被划分成了许多份,虽然信息增益变大了,但是对于 C4.5 来说,属性熵也会变大,所以整体的
信息增益率
并不大。ID3 构造决策树的时候,容易产生过拟合的情况。在 C4.5 中,会在决策树构造之后采用悲观剪枝(PEP),这样可以提升决策树的泛化能力。悲观剪枝是后剪枝技术中...
在做数据分析时,为了提炼观点,相关性分析是必不可少
答:
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,随机变量的不确定性。(1)信息增益:熵 - 条件熵 在一个条件下,信息不确定性减少的程度。Gain(Y,X)=H(Y)-H(Y|X)信息增益越大...
ig
是什么
意思啊?
答:
3、IG指的是
信息增益
的简称:信息增益在概率论和信息论中是非对称的,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。4、IG指的是免疫球蛋白:Ig是免疫球蛋白的缩写。免疫球蛋白是具有抗体活性或化学结构与抗体相似的球蛋白的统称。免疫球蛋白是化学结构上...
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