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信息增益率和增益比例
03 决策树 - 量化纯度、
信息增益
度、停止条件、评估
答:
Error = 1 - max {p(i)} (i =1 ~ n) = 1 - 0.7 = 0.3 如果只有两种分类情况,随着两种情况发生的概率的改变,最后根据三种公式的计算所得:可以发现,三种公式的效果差不多,一般情况使用熵公式。当计算出各个特征属性的量化纯度值后,使用
信息增益
度 来选择出当前数据集的分割特征...
使用决策树模型评价备选方案优劣的指标是
答:
使用决策树模型评价备选方案优劣的主要指标是
信息增益
或者基尼不纯度减少量。决策树模型是一种通过树状图来表示各种可能决策路径及其结果的分类和回归方法。在构建决策树时,我们需要选择一个最优的属性来进行节点的分裂,这个选择过程就是基于信息增益或基尼不纯度减少量来完成的。这两个指标有助于我们判断...
有没有可能
信息增益
和gini指标增益支持不同的属性
答:
将传递函数表达式写成分式形式同时分子写成各个因素之积的形式。 开环根轨迹
增益
,就是上述形式所有s的系数化为1,即类似于(S+a)这种“首1”形式后的
比例
系数,常用K*来表示;开环增益,是将上述形式所有项写成环节的形式,即(tS+1)的“尾1”形式后的比例系数,长用K来表示。可见出现相等的情况是...
...现要构建决策树判定客户是否会拖欠贷款,请利用
信息增益
(熵...
答:
太模糊了看不清
增益
什么意思
答:
问题六:佛法里的增益是什么意思 佛法中,增益就是增加、增长的意思,是用来表示善法的。问题七:增益的益是什么意思 益释义:1.增加:~寿延年。增~。损~。 2.好处,有好处:利~。~处。公~。权~。受~非浅。 3.更加:~发。日~壮大。 4.古同“溢”,水漫出来。问题八:
信息增益
...
信息增益
其它概率距离度量方法
答:
在信息论和机器学习领域,衡量数据之间相似度或差异度的方法有很多种,除了常见的
信息增益
,还有其他多种概率距离度量方法可供选择。首先,直方图相交(Histogram Intersection)是通过计算两个概率分布的交集大小,反映出两个分布的重叠程度,适用于离散型数据的比较。其次,开方统计(Chi-squared Statistic),...
一种面向高维数据的集成聚类算法
答:
该方法针对高维数据的特点,先用分层抽样的方法结合
信息增益
对每个特征簇选择合适数量比较重要的特征的生成新的具代表意义的数据子集,然后用基于链接的方法对数据子集上生成的聚类结果进行集成.最后在文本、图像、基因数据集上进行实验,结果表明,与集成前的K均值聚类算法及基于链接的聚类集成算法相比,该方法能有效的改善...
在做数据分析时,为了提炼观点,相关性分析是必不可少
答:
(1)假设,多个变量之间不相关 (2)根据假设计算得出每种情况的理论值,根据理论值与实际值的差别,计算得到卡方值 及 自由度 df=(C-1)(R-1)(3)查卡方表,求p值 卡方值越大,P值越小,变量相关的可能性越大,当P<=0.05,否定原假设,认为变量相关。2、信息增益 和
信息增益率
在介绍...
决策树算法 CART和C4.5决策树有什么区别?各用于什么领域?
答:
1、C4.5算法是在ID3算法的基础上采用
信息增益率
的方法选择测试属性。CART算法采用一种二分递归分割的技术,与基于信息熵的算法不同,CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数,GINI系数,GINI系数越小则划分越合理。2、决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理...
对应分析可以用于相关关系检验的方法
答:
它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。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,...
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