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2022-2-5第四章机器学习进阶决策树

决策树定义

叶子节点是分类（离散值）或是回归（阈值）的结果
2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第1张图片

熵

条件熵的推导
2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第2张图片（连续数据的熵不一定大于等于0）

2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第3张图片2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第4张图片相对熵
两个概率分布可以看作一个是样本本身概率分布px、一个是预测值的概率分布qx
D的值越小，表示q分布和p分布越接近，预测效果越好，如果越大，则说明预测误差越大 ；期望在这里只是一个乘数并没有太大的作用
2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第5张图片
互信息—KL散度的定义式—就是交集
（如果独立，互信息为0；如果不为0，互信息大于0）
2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第6张图片2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第7张图片2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第8张图片

决策树

建立一个从根节点到叶子节点，信息熵快速不断下降的过程

2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第9张图片自顶向下的递归方法、构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵为0（贪心算法）
如何布置特征选择过程使熵下降最快—信息增益（给定某一个特征，使信息熵减少了多少）

2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第10张图片2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第11张图片基尼系数：经济上的定义(基尼系数接近1，样本越不平均，接近0完全平均)
基尼系数的性质与信息熵一样：度量随机变量的不确定度的大小；
G 越大，数据的不确定性越高；
G 越小，数据的不确定性越低；
G = 0，数据集中的所有样本都是同一类别；

2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第12张图片2022-2-5第四章机器学习进阶决策树_第13张图片

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    　　现在收集一下：       　　排名不分先后，按照发言顺序来的。   1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：   在汤匙
  • 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
    解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下：   [html]  view plain copy   <build>           <pluginManagement
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