信息增益

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

ID3通过信息增益（In
九张算数·2024-08-25 23:13

机器学习中分类算法的优缺点

4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769·2024-08-24 07:37

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree
Better Rose·2024-08-24 03:07

机器学习：分类决策树（Python）

一、各种熵的计算entropy_utils.pyimportnumpyasnp#数值计算importmath#标量数据的计算classEntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算，包括信息熵、信息增益
捕捉一只Diu·2024-02-10 07:47

统计学习方法笔记之决策树

特征选择信息增益熵和条件熵在了解
Aengus_Sun·2024-02-09 17:51

【机器学习】决策树

文章目录一.决策树算法简介二.决策树构建步骤三.特征说明3.1信息增益（InformationGain,IG）3.2基尼不纯度（GiniImpurity）四.剪枝策略五.决策树的评估六.代码实践例1：决策树分类例
如果皮卡会coding·2024-02-09 09:18

分类模型的机器学习算法

熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵，如果标签非常不同熵就高，如果标签相同则熵就低。熵每个标签的概率×标签的logo概率的总和.计
青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

推荐收藏 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值
Pysamlam·2024-02-07 23:36

5000字干货 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124大家好，我是小z今天分享一波机器学习的干货~一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割
数据不吹牛·2024-02-07 23:36

机器学习算法之决策树

通常选择的方式有信息增益或信息增益比。a.信息增益:在知道特征X的情况下，使得类
浅白Coder·2024-02-06 17:24

【机器学习】监督学习算法之：决策树

决策树1、引言2、决策树2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1信息增益公式2.4.2信息增益率公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，我被你骗了。
Carl_奕然·2024-02-05 13:16

GBDT为什么比决策树结果更优？从决策树到随机森林再到GBDT，模型是怎么优化的？

决策树在计算过程中，已经通过信息增益或基尼系数理论使得决策树能够使得损失函数最小化了，为什么GBDT能够获得更好的结果？是决策树没有对数据信息利用充分吗？决策树，是通过计算信息增益的方式构建决策树。
噶噶~·2024-02-04 21:45

决策树知识点

1.常见的一些决策树模型ID3C4.5CART结构多叉树多叉树二叉树特征选择信息增益信息增益率Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程
慢慢向前-·2024-02-03 13:05

决策树基础知识点解读

目录ID3算法C4.5算法CART树ID3算法定义:在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。该决策树是多分支分类。
futurewq·2024-02-03 13:04

决策树相关知识点以及面试题

文章目录基础知识点熵条件熵联合熵交叉熵信息增益信息增益率Gini指数什么是决策树举例决策树怎么生成的ID3算法C4.5算法和其他模型相比决策树的优点基尼指数（CART算法）决策树的生成最小二乘回归树剪枝一些问题参考基础知识点熵熵是一个物理概念
mym_74·2024-02-03 13:34

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg·2024-02-03 07:51

数据挖掘——考试复习

ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类ID3决策树、计算数据集的熵、计算划分的期望信息、信息增益计算欧式距离
hzx99·2024-02-02 11:02

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。
Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）
詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第5章 决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

ID3算法 决策树学习 Python实现

过程：每次选择信息增益最大的属性决策分类，直到当前节点样本均为同一类，或者信息增益过小。
Foliciatarier·2024-01-30 14:18

14.决策树的最终构建

前面是做了一轮决策，按照信息论的方式，对各特征做了分析，确定了能够带来最大信息增益（注意是熵减）的特征。但仅这一步是不够的，我们需要继续对叶子节点进行同样的操作，直到完成如下的目标：[if!
坛城守护者·2024-01-28 13:25

信息量、信息熵、信息增益的理解

文章目录一、信息量1.一些概念的理解2.用概率表示信息量二、信息熵1.信息熵的计算方法2.信息熵的最大值、最小值三、信息增益（InformationGain）1.定义2.信息增益的计算后记一、信息量1.
不断冲的Castor·2024-01-28 07:51

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法
llovew.·2024-01-25 07:51

ID3, C4.5和CART的异同点

不同点：ID3是最早的决策树学习算法，它使用信息增益作为属性选择的标准。C4.5是ID3的改进版本，使用信息增益比来选择属性。而CART使用基尼不纯度来选择属性，并且可以生成二叉
今天也要加油丫·2024-01-24 11:35

国科大机器学习期末复习题库

的原理可简单描述为：最大间隔分类；SVM的算法性能取决于：核函数的选择、核函数的参数、软间隔参数；支持向量机的对偶问题是：凸二次优化；支持向量机中的支撑向量：最大间隔支撑面上的向量；关于决策树节点划分指标描述：信息增益越大越好
真·skysys·2024-01-21 10:22

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择，每一个节点，应该选用哪个特征三种求解方法:ID3C4.5CARTID3：利用信息熵原理选择信息增益最大的
小旺不正经·2024-01-21 08:02

【机器学习】基本模型简易代码整理

目录对数几率回归原理损失函数和优化特点和应用支持向量机SVM原理损失函数与优化优点与应用信息增益决策树本文对机器学习课程考试中可能出现的模型代码题进行总结，仅供参考。
_hermit:·2024-01-19 02:14

决策树的分类

3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合决策树的分类ID3决策树如何挑选出区分度最强的特征:遍历所有特征,尝试进行分类,计算所有特征的信息增益选择信息增益最大的特征作为当前轮
码农zz·2024-01-17 23:13

机器学习实验四：决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及模型准确率）

决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及准确率）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型
Blossom i·2024-01-16 02:41

互信息法的原理详解

文章目录互信息法（上）互信息是什么从信息增益角度理解互信息从变量分布一致角度理解互信息卡方检验与离散变量的互信息法互信息法（上）尽管f_regression巧妙的构建了一个F统计量，并借此成功的借助假设检验来判断变量之间是否存在线性相关关系
今天也要加油丫·2024-01-13 13:39

集成学习原理概要 (随机森林, gbdt, XGBoost)

分裂决策：信息增益。遍历每个特征，每种决策（离散变量可以为多扇出，连续变量
Caucher·2024-01-13 02:11

决策树（公式推导+举例应用）

文章目录引言决策树学习基本思路划分选择信息熵信息增益增益率（C4.5）基尼指数（CART）剪枝处理预剪枝（逐步构建决策树）后剪枝（先构建决策树再剪枝）连续值与缺失值处理连续值处理缺失值处理结论实验分析引言随着信息时代的发展
Nie同学·2024-01-12 14:56

11.决策树的划分基础：信息熵

ID3：基于信息熵来选择最佳的测试属性，其选择了当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；C4.5：相对ID3来说避免了采用信息增益度量存在的一个缺点，而C4.5采用了信息增益比率来选择分支的准则
坛城守护者·2024-01-10 20:22

理论U3 决策树

）第2步-分类/测试4、算法关键二、信息论基础1、概念2、信息量3、信息熵：二、ID3(IterativeDichotomiser3)算法1、基本思想：2、熵引入1）经验熵2）条件熵3）经验条件熵4）信息增益
轩不丢·2024-01-10 08:46

C2-4.2.2 决策树-纯度+信息熵+信息增益

C2-4.2.2决策树-纯度+信息熵+信息增益1、首先了解他的应用背景——决策树其实说白了，就是一个二叉树2、纯度我们举一个买黄金的例子吧！黄金有999和9999。
帅翰GG·2024-01-10 06:04

03 decision tree（决策树）

classificationproblems（纯度）i.entropy（熵）作用：衡量一组数据的纯度是否很纯，当五五开时他的熵都是最高的，当全是或者都不是时熵为0ii.informationgain（信息增益
叮咚Zz·2024-01-05 14:39

决策树 （人工智能期末复习）

信息增益——ID3考虑到不同的分支结点所包含的样本数不同，我们给分支结点赋予权重|Dv{D
倒杯Whisky·2024-01-04 17:23

决策树分类|python

信息增益利用信息熵作为指标，不断调节节点属性，选择出我们
何同尘·2024-01-01 14:03

XGBoost理论推导+论文解读-下篇

而增益的计算方式比如ID3的信息增益，C4.5的信息增益率，CART的Gini系数等。
金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:24

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

随机森林里面包含了多棵决策树，我们可以通过计算特征在每棵决策树决策过程中所产生的的信息增益平均值来衡量该特征的重要性。
加百力·2023-12-30 07:58

信息论（熵&信息增益&增益率&gini指数）

假设在集合D中第k类的占比为，则D的信息熵为：2、信息增益（Gain(D,a)）    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）。
田浩thao·2023-12-29 10:46

1.决策树

2.2构建决策树的数据算法2.2.1信息熵2.2.2ID3算法2.2.2.1信息的定义2.2.2.2信息增益2.2.2.3ID3算法举例2.2.2.4ID3算法优缺点2.2.3C4.5算法2.2.3.1C4.5
还是那个同伟伟·2023-12-27 18:02

KL散度、JS散度、Wassertein距离

KL散度KL散度又称相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。在经典境况下，P表示数据的真实分布，Q表示数据的理论分布，模型分布。
LuDon·2023-12-27 01:29

【机器学习】决策树

tid=14712144521概述样子：2分裂2.1分裂原则信息增益信息增益比基尼指数3终止&剪枝3.1终止条件无需分裂当前节点内样本同属一类无法分裂当前节点内所有样本的特征向量完全相同采用任何特征都无法将当前样本集分为多个子类无数据可分当前节点内没有样本
qq_1532145264·2023-12-23 23:32

（14）监督学习-分类问题-决策树

1、ID3特征选择方法：信息增益熵H（X）=-plog(p)求和，g(D,A)=H(D)-H(D,A),g越大，说明某一条件下，减少数据不确定性的程度越大。
顽皮的石头7788121·2023-12-23 19:27

决策树相关算法_ID3_C45_信息熵_剪枝

信息增益为了说明信息增益算法，需要先给出熵entropy的定义，熵表示随机变量的不确定性的度量。设XXX是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布
沉住气CD·2023-12-23 11:00

联邦学习-安全树模型SecureBoost之Decision Tree

DesicionTree文章目录联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree1联邦学习背景2DecisionTree2.1决策树的定义2.2决策树基础2.2.1熵2.2.2条件熵2.2.3信息增益
秃顶的码农·2023-12-22 22:49

[基本功]决策树

信息增益（ID3）信息熵，可以度量样本集合纯度Ent(D)=−∑k=1∣y∣pklog2pkEnt(D)=-\sum_{k=1}^{|y|}p_klog_2p_kEnt(D)=−k=1∑∣y∣pklog2pk
女青年学习日记·2023-12-22 22:46

决策树算法一：hunt算法，信息增益（ID3）

决策树入门决策树是分类算法中最重要的算法，重点决策树算法在电信营业中怎么工作？为什么叫决策树？因为树的叶子节点是我们最终预判的结果。决策树如何来？根据训练样本建立。问题1：为什么费用变换率放第一个？根据特征建决策树，会有n棵树，找出最优树。问题2：当我们特征是连续值的时候，到底从哪里开始切分？连续值要改为离散的。问题3：决策树能不能做回归决策树例子：不同的决策树对我们判定的效率，速度有影响。总结：
AppleYRY·2023-12-19 22:53
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