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信息增益率如何使用
相关性分析有哪几种方法?
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...
对应分析可以用于相关关系检验的方法
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。3、协方差只能对两组数据进行相关性分析 当有两组以上数据时就需要
使用
协方差矩阵。协方差通过数字衡量变量间的相关性...
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...
怎样
分析数据的相关性?
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...
什么是数据的相关性分析?
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...
什么叫做相关性分析?
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...
IG是什么意思??
答:
2、IG指的是Instagram:IG是Instagram的缩写,Instagram是一款类似于FB的移动应用,可以进行照片分享。或作为此类应用的代表。可支持iOS、WindowsPhone、Android平台的移动应用。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...
C4.5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...
白话梳理树模型——从决策树到lightGBM
答:
树模型作为一种简单易理解的方式,其训练过程即是通过简单if/else来将所有的样本划分到其对应的叶子中。ID3决策树
使用信息增益
来作为特征选择标准,每次选择信息增益最大的特征。需要注意的是ID3是一颗多叉树,因此他总是倾向于选择特征值更多的特征来进行分裂。
如何
理解呢?一个极端的例子,假设我们以人...
Bagging和Boosting的概念与区别
答:
从原始训练集中
使用
Bootstrapping方法随机有放回采样选出m个样本,共进行n_tree次采样,生成n_tree个训练集 对于n_tree个训练集,我们分别训练n_tree个决策树模型 对于单个决策树模型,假设训练样本特征的个数为n,那么每次分裂时根据
信息增益
/信息增益比/基尼指数选择最好的特征进行分裂 每棵树都一直...
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