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信息增益
【机器学习实战】决策树——构造决策树
文章目录决策树决策树特点决策树算法决策树流程数据:海洋生物数据一、
信息增益
使用python计算信息熵测试数据二、划分数据集按照给定特征划分数据集测试选择最好的数据集划分方式测试三、递归构建决策树多数表决创建树的函数代码测试
ZhShy23
·
2022-09-01 07:21
机器学习
决策树
机器学习
python
《机器学习实战》(二)---决策树
《机器学习实战(二)》——决策树决策树介绍决策树思想
信息增益
example_海洋生物数据example_数据可视化其他决策树的计算方法后记决策树介绍决策树也是非常常见的算法,很多经常见到的例子中就有着决策树的身影
really_not_Yanzu
·
2022-09-01 07:45
机器学习实战
决策树
python
机器学习
机器学习(18)——分类算法(补充)
crossvalidation)3.2超参数搜索-网格搜索(GridSearch)3.2.1模型选择与调优3.3案例2——预测facebook签到位置4朴素贝叶斯算法4.1拉普拉斯平滑系数5决策树5.1信息熵、
信息增益
WHJ226
·
2022-09-01 07:27
机器学习
机器学习
分类
决策树
数学建模教学:常用算法 --- ID3-决策树分类算法
专业带队数学建模,长期更新建模教学,有需要的同学欢迎讨论~本篇文章,本系列学长讲解一部分数学建模常用算法,会陆续更新每个算法的详细实现和使用教程1ID3算法概述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
建模君Assistance
·
2022-08-31 07:17
决策树
算法
分类
西瓜书 第四章 决策树笔记
信息增益
接着引入
信息增益
的概念,与选择的属性a相关,即用属性a来进行原始数据的划分,如果可大幅降低了数据的杂乱程度,则
信息增益
大,选择属性a进行区分是很不错的选择。
babybabyC
·
2022-08-27 07:09
笔记
西瓜书第4章学习笔记
三种划分的选择:
信息增益
、
Zenobia_FL
·
2022-08-27 07:52
机器学习
机器学习
算法
人工智能
【吃瓜之旅】第四章吃瓜学习
接着对于序号类问题导致
信息增益
过大,平衡这个问题引入C4.5决策树算法,然后在信息熵之外引入基尼指数对决策树权重计算,引入C
王多头发
·
2022-08-27 07:22
学习
决策树
机器学习
西瓜书第四章阅读笔记
西瓜书第四章阅读笔记1、基本概念1.1基本算法1.2信息熵1.3
信息增益
2、ID3决策树3、C4.5决策树4、CART决策树5、剪枝操作6、连续与缺失值处理7、多变量决策树8、补充1、基本概念1.1基本算法
狗狗熊学AI
·
2022-08-27 07:46
西瓜书阅读笔记
决策树
机器学习
算法
决策树专题_以python为工具【Python机器学习系列(十一)】
决策树专题_以python为工具【Python机器学习系列(十一)】文章目录1.关于信息熵的理解2.
信息增益
3.
信息增益
比4.基尼指数5.DecisionTreeClassifier()与DecisionTreeRegressor
侯小啾
·
2022-08-22 07:28
python机器学习
机器学习
决策树
python
人工智能
特征选择指标
机器学习之熵笔记
机器学习之熵笔记1.物理学中的熵2.信息论中的熵2.1自信息2.2信息熵2.3联合信息熵2.4条件熵2.5互信息2.6交叉熵2.7相对熵2.8
信息增益
2.9
信息增益
率2.10基尼系数1.物理学中的熵
Sakura_Logic
·
2022-08-18 07:49
Machine
Learning
信息量_熵_条件熵_相对熵_交叉熵_互信息_
信息增益
_
信息增益
比
courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share熵与
信息增益
在决策树算法中
weixin_30840573
·
2022-08-08 22:56
python
数据结构与算法
人工智能
大数据算法_大数据挖掘十大经典算法
一、C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.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
weixin_39926104
·
2022-08-08 22:56
大数据算法
数据挖掘经典十大算法_ID3算法
一、ID3算法介绍ID3算法通过自顶向下的方式构建一棵决策树来进行学习,每一次选择的是当前样本集中具有最大
信息增益
的属性作为测试属性。
敷衍zgf
·
2022-08-08 22:26
笔记
数据挖掘
数据挖掘
算法
决策树
python
数据挖掘十大经典算法(转存)
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
人生如梦幻泡影
·
2022-08-08 22:25
算法
算法
数据挖掘十大经典算法
并在下面几方面对ID3算法进行了改进: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。在树构造过程中进行剪枝;可以完毕对连续属性的离散化处理;可以对不完整数据进行处理。
就问你难不难受0_o
·
2022-08-08 22:24
算法
数据挖掘
经典算法
数据挖掘经典十大算法_条件熵、
信息增益
介绍
数据挖掘经典算法_条件熵、
信息增益
介绍一、条件熵首先与信息熵进行类比,从信息熵的计算公式中我们知道它是考虑到该随机变量的所有可能取值,即所有可能发生事件所带来信息量的期望。
敷衍zgf
·
2022-08-08 22:24
笔记
数据挖掘
数据挖掘
算法
机器学习
深度学习
决策树(decision tree)——(2)生成算法
本章将介绍决策树学习的生成算法.首先介绍ID3的生成算法,然后再介绍C4.5中的生成算法.这些都是决策树学习的经典算法.ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用
信息增益
准则选择特征,递归地构建决策树
猿童学
·
2022-08-06 07:53
机器学习
决策树
算法
机器学习
Chapter 4 决策树和随机森林
目录1信息熵1.1熵1.2联合熵1.3条件熵1.4相对熵1.5互信息1.6Veen图2决策树学习算法2.1
信息增益
2.2ID3、C4.5、CART3
信息增益
率与Gini系数3.1定义3.2Gini系数相关讨论
桑之未落0208
·
2022-07-27 07:18
机器学习——算法进阶
决策树
随机森林
机器学习
第四章 算法:基础方法 覆盖算法
感觉书上没把这里讲明白5.覆盖算法与决策树区别覆盖算法决策树选择结点上只考虑一个类别考虑两个类别算法优化集中处理一个类别考虑所有类别属性标准选择属性-值配对
信息增益
最大化或其他测试顺序执行顺序不重要执行顺序重要
经常写博客
·
2022-07-24 07:18
数据挖掘
使用机器学习技术
机器学习
数据挖掘
【机器学习实战 2】、决策树-ID3-C4.5-CART
二、划分标准—熵1、熵2.
信息增益
(ID3算法)3.
信息增益
率(C4.5算法)4.基尼指数(CART算法)三、三种算法实现分类1、数据集:2、ID3算法:3、Matplotlib注解绘制决策树4、测试ID3
Lixiaoyyyu
·
2022-07-24 07:08
机器学习实战
机器学习
决策树
python
西瓜决策树-ID3算法
ID3算法通过计算每个属性的
信息增益
,认为
信息增益
高的是好属性,每次划分选取
信息增益
最高的属性为划分标准,
天狼溯光者
·
2022-07-23 07:59
人工智能与机器学习
决策树
算法
机器学习
机器学习算法——决策树4(剪枝处理)
ID3算法优缺点:①不能对连续数据进行处理,只能通过连续数据离散化进行处理;②采用
信息增益
容易偏向取值较多的特征,准确率不如
信息增益
率;③缺失值不好处理。
Vicky_xiduoduo
·
2022-07-23 07:25
决策树算法
决策树
机器学习
算法
大师兄的数据分析学习笔记(十七):分类模型(三)
假设相亲的过程:在决策树中,特征的顺序至关重要,所以首先需要将特征排序:1.
信息增益
熵代表随机变量,或整个系统的不确定性。
信息增益
指的是一个事件的熵减去另一个事件在条件下的熵,得到的是熵的变化。
superkmi
·
2022-07-22 17:07
机器学习西瓜书——第04章决策树
本文是关于周志华老师编写的机器学习书籍『西瓜书』的第四章决策树的学习.主要的内容有:决策树的基本流程、信息熵、
信息增益
(ID3决策树)、
信息增益
率(C4.5决策树)和基尼指数(CART决策树)等.文章目录
grizzly00
·
2022-07-21 10:03
机器学习
决策树
机器学习
算法
西瓜书学习笔记第4章(决策树)
西瓜书学习笔记第4章(决策树)4.1基本流程4.2划分选择4.2.1
信息增益
4.2.2增益率4.2.3基尼指数4.3剪枝处理4.3.1预剪枝(Prepruning)4.3.2后剪枝(postpruning
Halozzk
·
2022-07-21 10:32
西瓜书-机器学习(学习笔记)
机器学习
面试
西瓜书学习笔记---第四章 决策树
目录一、题目要求二、数据集介绍三、决策树模型3.1决策树模型介绍3.2决策树算法原理3.2.1决策树的建立3.2.2决策树的划分(1)—
信息增益
ID33.2.3决策树的划分(2)—Gini指数CART3.2.4
MCMer
·
2022-07-21 10:01
西瓜书《机器学习》汇总
决策树
学习
机器学习
机器学习实战运用:速刷牛客5道机器学习题目
目录前言一、AI1鸢尾花分类_1描述:解答:二、AI2鸢尾花分类_2描述解答三、AI3决策树的生成与训练-信息熵的计算描述解答四、AI4决策树的生成与训练-
信息增益
描述解答:选择最优划分算法五、AI5使用梯度下降对逻辑回归进行训练描述解答
fanstuck
·
2022-07-17 07:59
机器学习
人工智能
机器学习
python
机器学习——决策树+随机森林
目录决策树认识决策树决策树的生成信息的单位——比特信息熵决策树的划分依据之一——
信息增益
例题——银行贷款分析决策树的其他分类依据案例——泰坦尼克号乘客生存分类决策树的结构、本地保存决策树的优缺点随机森林
非零因子
·
2022-07-11 07:17
机器学习
机器学习
使用ID3算法构造决策树——python
相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:ID3算法构造决策树的流程如何使用构造好的决策树进行预测ID3算法ID3算法其实就是依据特征的
信息增益
来构建树的。
Vicky__3021
·
2022-07-11 07:39
模式识别
决策树
算法
python
人工智能
孤立随机森林(Isolation Forest)(Python实现)
2.3算法步骤3参数讲解4Python代码实现5结果1简介孤立森林(isolationForest)是一种高效的异常检测算法,它和随机森林类似,但每次选择划分属性和划分点(值)时都是随机的,而不是根据
信息增益
或基尼指数来选择
电力系统代码
·
2022-07-09 07:54
#
人工智能
python
【人工智能】机器学习中的决策树
目录特征选择特征选择树的生成树的剪枝特征如何选择计算
信息增益
样本集的基尼值决策树生成三种算法对比决策树剪枝预剪枝(pre-pruning)后剪枝(post-pruning)案例—红酒分类案例—带噪正弦曲线拟合特征选择决策树学习通常包括三个步骤
跳楼梯企鹅
·
2022-07-07 09:57
人工智能方向
大数据
机器学习西瓜书——第四章 决策树
文章目录西瓜书笔记1.基本流程2.划分选择2.1
信息增益
2.2增益率2.3基尼指数3.剪枝处理3.1预剪枝3.2后剪枝4.连续与缺失值4.1连续值处理4.2缺失值处理5.多变量决策树代码实现三种算法实现鸢尾花
一蓑烟雨晴
·
2022-06-27 13:44
机器学习西瓜书
机器学习
决策树
人工智能
机器学习基础自学笔记——决策树(Decision Tree)
决策树(DecisionTree)目录决策树(DecisionTree)信息熵条件熵
信息增益
基尼系数决策树主要优缺点:剪枝处理随机森林本文是本人学习决策树时候的笔记,可能很对地方不是比较专业,主要为去理解相关概念为主
康康好老啊
·
2022-06-26 07:49
machine
learning
basic
机器学习
决策树
学习
机器学习之决策树算法
2、信息论基础(信息熵、
信息增益
)信息:消除随机不定性的东西(信息论创始人说的:香农)信息的衡量:使用信息熵,反应信息量的多少信息熵的定义决策树的划分依据之一–
信息增益
3、决策树APIsklearn.tree.DecisionT
ccgkk
·
2022-06-23 07:32
机器学习
决策树
机器学习
算法
白话机器学习-长短期记忆网络LSTM
可以解决传统神经网络模型不能充分利用上下文的
信息增益
的问题,但是同时,这也带来了更大的技术挑战–长期依赖问题(long-termdependencies)。
秃顶的码农
·
2022-06-23 07:02
机器学习算法
机器学习
循环神经网络
lstm
python实现决策树分类算法代码示例
目录前置信息1、决策树2、样本数据策树分类算法1、构建数据集2、数据集信息熵3、
信息增益
4、构造决策树5、实例化构造决策树6、测试样本分类后置信息:绘制决策树代码总结前置信息1、决策树决策树是一种十分常用的分类算法
·
2022-06-11 12:32
决策树算法的推理与实现
决策树的概念略熵和基尼指数
信息增益
信息增益
informationgain是用于训练决策树的指标。具体来说,是指这些指标衡量拆分的质量。通俗来说是通过根据随机变量的给定值拆分数据集来衡量熵。
Cylon
·
2022-06-03 19:00
python决策树怎么选择_机器学习|决策树分类与python实现
目录:1.决策树简介2.决策树生成a)选择标准——熵b)
信息增益
——ID3算法c)
信息增益
率——C4.5算法d)Gini系数——CART算法e)评价标准——评价函数3.剪枝操作a)预剪枝b)后剪枝4.决策树的集成
weixin_39616880
·
2022-06-01 14:48
python决策树怎么选择
机器学习|决策树算法与python实现
目录:1.决策树简介2.决策树生成a)选择标准——熵b)
信息增益
——ID3算法c)
信息增益
率——C4.5算法d)Gini系数——CART算法e)评价标准——评价函数3.剪枝操作a)预剪枝b)后剪枝4.决策树的集成
最会设计的科研狗
·
2022-06-01 14:13
机器学习
机器学习实验二(决策树)
目录一、原理1.1决策树1.2决策树的特点1.3决策树的构造过程1.4决策树的一般流程1.4
信息增益
1.5
信息增益
率1.6基尼指数二、划分数据集依据2.1
信息增益
(ID3),越大越好2.2
信息增益
率(C4.5
Bravo٩
·
2022-05-29 07:37
机器学习
决策树
机器学习
算法
Task3 决策树
信息增益
:
信息增益
表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度。ID3决策树计算的是
信息增益
,
信息增益
指的就
Will-.
·
2022-05-28 07:05
人工智能
决策树
机器学习
算法
NLP实战-基于弱标注数据的文本分类
目录分析现有数据解决方案初始语料集构建特征选择过滤语料1、词频逆文档评率2、
信息增益
3、卡方检验训练模型缺失标签数据处理总结最近在做CSDN文库标签的分类,文库的数据比博客数据要短一些,特征比较分散,时间紧任务重
行走的人偶
·
2022-05-27 07:26
NLP的应用落地
自然语言处理
分类
机器学习基础:决策树
目录1.Zero-R2.One-R3.从1-R到决策树4.ID-3决策树5.决策树的分支条件——不纯度6.决策树的特征选择——
信息增益
6.1
信息增益
的缺陷7.决策树的特征选择——
信息增益
比8.决策树对于样本的预测
小羊和小何
·
2022-05-26 07:28
机器学习基础
决策树
机器学习
学习
独孤九剑第三式-决策树和随机森林
文章适合于所有的相关人士进行学习各位看官看完了之后不要立刻转身呀期待三连关注小小博主加收藏小小博主回关快会给你意想不到的惊喜呀文章目录前言决策树理论讲解问题引出问题解决信息熵条件熵
信息增益
信息增益
率基尼指数条件基尼指数基尼指数增益随机森林实战安排函数讲解代码部分前言我们上次讲完了相关于
吃猫的鱼python
·
2022-05-25 07:14
人工智能
机器学习
决策树
随机森林
决策树--
信息增益
,
信息增益
比,Geni指数的理解
决策树是表示基于特征对实例进行分类的树形结构从给定的训练数据集中,依据特征选择的准则,递归的选择最优划分特征,并根据此特征将训练数据进行分割,使得各子数据集有一个最好的分类的过程。决策树算法3要素:特征选择决策树生成决策树剪枝部分理解:关于决策树生成决策树的生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高,不确定性更小的子集的过程。对于当前数据集D的每一次的划分,都希望根据某特征划分
黄佳俊、
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2022-05-24 07:55
数据分析
决策树
机器学习
算法
决策树--CART算法
这点和
信息增益
是相反的。在分类问题中,假设有K各类别,第k个类别概率为pkp_{k}pk,则基尼系数的
是忘生啊
·
2022-05-24 07:41
机器学习
决策树
算法
机器学习
决策树--
信息增益
,
信息增益
比,Geni指数
决策树是表示基于特征对实例进行分类的树形结构从给定的训练数据集中,依据特征选择的准则,递归的选择最优划分特征,并根据此特征将训练数据进行分割,使得各子数据集有一个最好的分类的过程。决策树算法3要素:特征选择决策树生成决策树剪枝关于决策树生成决策树的生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高,不确定性更小的子集的过程。对于当前数据集D的每一次的划分,都希望根据某特征划分之后的各个
Updongdong
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2022-05-24 07:09
决策树
机器学习
算法
机器学习笔记补充——决策树
决策树1.决策树简介1.1决策树的定义1.2决策树算法的过程2.特征选择2.1知识储备2.2
信息增益
(informationgain)2.3
信息增益
比3.决策树的生成3.1ID3算法3.2C4.5算法3.3CART
lavendelion
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2022-05-23 07:49
机器学习笔记
机器学习
个人笔记
机器学习算法学习笔记:决策树
文章目录一、理论篇1、概述2、基本流程3、划分选择3.1、信息熵和
信息增益
3.2、增益率3.3、基尼指数3.4、ID3,C4.5,CART三种算法的对比4、剪枝处理5、连续值处理6、缺失值处理一、理论篇
Jason Hwang
·
2022-05-23 07:43
机器学习
机器学习
决策树
机器学习理论学习:决策树
目录一、决策树模型1.1、决策树模型的学习二、特征选择2.1、
信息增益
2.2、
信息增益
比三、决策树的生成3.1、ID3算法3.2、C4.5算法四、决策树的剪枝五、分类回归树(CART)算法5.1、CART
wxplol
·
2022-05-12 07:24
机器学习
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