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决策树信息增益率计算公式
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:
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...
决策树算法
基础 ID3与C4.5
答:
条件熵H(Y|X)表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。H(Y|X)的
计算公式
为 所以
决策树
分支后信息总熵H(D|A)=P1*H1+P2*H2+...+Pn*Hn,(特征A条件下D的经验条件熵)所以
信息增益
ΔH=H(D)-H(D|A)H(D|A)越小,ΔH越大,该特征A越适合作为当前的决策节点。选取最佳特征伪代...
R语言-17
决策树
答:
2、
增益率
(C4.5
算法
) 由于
信息增益
的缺点是:倾向于选择具有大量值的属性,因为具有大量值的属性每个属性对应数据量少,倾向于具有较高的信息纯度。因此增益率使用【信息增益/以该属性代替的系统熵(类似于前面第一步将play换为该属性
计算
的系统熵】这个比率,试图克服这种缺点。 g(D,A)代表D...
决策树
原理及
算法
比较
答:
表现为“熵”(entropy)和
信息增益
(information gain),基于
决策树
思想的三种算法:ID3,C4.5,CART算法,三种
算法的
信息衡量的指标也不同. 熵来表示信息的复杂度,熵越大,信息也就越复杂,
公式
如下:那些算法能够实现决策树? 在决策树构建过程中...
信息熵、条件熵、信息增益、
信息增益率
答:
信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息不确定性减少的程度。3.
信息增益公式
这里D是决策,A是条件特征 4. 信息增益的使用场景 信息处理中, ID3
算法
的核心是在
决策树
各个结点上对应信息增益准则选择特征,...
12-分类
算法
-
决策树
、随机森林
答:
公式
:概率log概率 之和 如果我们知道了一些球队
的信息
,需要的代价会小于5bit 5 > -(1/4log(1/32) + 1/8log(1/32) + ... + 1/24log(1/32))信息熵越大(比如,当每个球队的夺冠几率相等),不确定性越大 结合
决策
数,之所以我们先对某些条件进行判断,是因为能够减少我们更多的不...
什么是信息熵、条件熵和
信息增益
答:
5465=0.1053 也就是说,引入了湿度humidity这个变量之后,就使得是否打球这个变量的信息量就从0.6518减小到了0.5465 信息量是描述变量的不确定性的,值越大,就表示这个事件越不确定 因此,湿度这个变量的引进,使得这种不确定性降低了,有利于做决定
信息增益
常用于
决策树的
构建,和特征选择 ...
信息增益
到底怎么理解呢?
答:
信息增益
,这个关键的
计算公式
(熵 - 条件熵),揭示了我们通过获取某个特征(如Y)后,不确定性是如何减少的。以之前的数据为例,如果X的初始熵为2,而当知道Y是阴天时,条件熵降低到0.01,信息增益就等于1.99。这个数值越大,说明获取该特征后,我们对下雨这个事件的预测准确性显著提高。在特征...
决策树的
原理及
算法
答:
公式中 D 是父亲节点,Di 是子节点,Gain(D,a) 中的 a 作为 D 节点的属性选择。因为 ID3 在计算的时候,倾向于选择取值多的属性。为了避免这个问题,C4.5 采用
信息增益率的
方式来选择属性。信息增益率 = 信息增益 / 属性熵,具体的
计算公式
这里省略。当属性有很多值的时候,相当于被划分成了...
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