信息增益第18页

KL散度——相对熵

编程实现1.概念理解相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益

我会嘤嘤嘤·2020-08-22 14:57

机器学习之监督算法（一）

梯度下降算式推导过程3）代码实现二.分类算法1.KNN（K近邻算法）1）概念2）距离3）算法步骤4）代码实现2.逻辑斯蒂回归1）作用场景2）函数选择3）案例4）判断逻辑5）损失函数3.决策树1）熵2）条件熵3）信息增益

寡言闲客·2020-08-22 12:19

[scikit-learn 机器学习] 8. 非线性分类和决策树

网页广告预测2.1数量处理2.2网格搜索模型参数3.决策树优缺点本文为scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记相关知识：《统计学习方法》决策树（DecisionTree，DT）1.特征选择标准信息增益

Michael阿明·2020-08-22 10:45

机器学习——决策树和随机森林

信息增益：g(D,A)=H(D)-H(D|A)为得知特征A下使得D的信息不确定性减少的程度。信息增益的计算H(D)=−∑

yujie12345678·2020-08-22 04:42

AlexNet论文总结

tanh-sigmoid）从图上看，非线性的sigmoid的函数对中央区的信号增益较大，两侧的信息增益较小（从函

先出个点金手·2020-08-22 04:39

浅谈KL散度

一、第一种理解相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益

weixin_33774615·2020-08-22 03:42

特征选择--信息增益（相对熵、KL散度、KL距离）

在信息增益中，衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化，而前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。

秦朝老亖·2020-08-22 03:43

python详细步骤计算信息增益

信息增益（gain）：表示得知特征X的信息使得类Y的信息不确定性减少的程度。例如属性a的信息增益为：信息增益就是等于某个属性的熵减去该属性的条件信息熵。

spartanfuk·2020-08-22 03:53

树模型与线性模型的区别决策树分类和逻辑回归分类的区别【总结】

④在训练过程中，树模型需要计算特征属性的信息增益或信息增益率等度量，从而确定哪个属性对目标最有益，即有最强区分样本的能力。⑤一般特征空间复杂，无法用线性表达时使用树

身价五毛·2020-08-21 23:53

项目案例之决策树在保险行业的应用

项目案例之决策树在保险行业的应用文章目录项目案例之决策树在保险行业的应用业务背景——保险行业业务环境发展现状发展趋势衡量指标业务目标数据分析分析流程框架导入数据数据探索性分析描述性统计缺失值处理处理分类型变量建模验证输出结果画出决策树输出规则业务应用前提知识基础：信息熵信息增益信息增益比决策树基本介绍决策树原理介绍

CDA·数据分析师·2020-08-21 23:30

一种面向高维数据的集成聚类算法

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

weixin_30274627·2020-08-21 22:21

决策树-信息增益的计算

importnumpyasnpimportpandasaspdfromcollectionsimportCounterimportmathfrommathimportlog#熵#print(-(1/3)*log(1/3,2)-(2/3)*log(2/3,2))defcalc_ent(datasets):data_length=len(datasets)label_count={}foriinran

ys1305·2020-08-21 11:33

KL散度、JS散度、Wasserstein距离

1.KL散度KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的位元数。

改个名字真不容易�·2020-08-21 11:05

KL散度、JS散度与wasserstein距离

KL散度KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。公式定义如下：KL散度可称为KL距离，但它并不满足距离的性质：（1）KL散度不是对称的；（2）KL散度不满足三角不等式。

低头看得破·2020-08-21 11:49

特征工程之特征的好坏

一.问题特征的好坏衡量有很多的方法，如：１.单特征AUC２.信息增益，信息增益率，giniindex３.相关系数（label连续值）但是，有些特征是低召回高精准的，即决策树中的某１子树集合很小很纯，另外

sigmoidguo·2020-08-21 10:46

决策树Decision Tree

ID3算法：信息增益最大化。用信息增益来判断当前节点应该选用哪个特征来构建决策树，信息增益越大，越适合用来分类。熵代表了事件的不确定性，熵越大，不确定性越大。ID3算法为计算每一个特征Y对数据集X的信

阿怪的小喵·2020-08-21 10:13

决策树之二：信息增益

信息增益到底怎么理解呢？可复制数据集在如下评论第一条！

牛姐姐·2020-08-21 10:35

机器学习理论《统计学习方法》学习笔记：第五章决策树

学习笔记：第五章决策树决策树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

紫芝·2020-08-21 10:29

5-2 决策树信息增益的算法

信息增益的算法输入：训练数据集D和特征A输出：特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A)定义：K：样本标签有K种分类CkC_kCk：样本标签为k的样本数m：样本总数DiD_iDi：样本中第A个特征为：样本中第

windmissing·2020-08-21 09:10

机器学习实战决策树（一）——信息增益与划分数据集

frommathimportlog#计算给定的熵defcalcsahnnonent(dataset):numentries=len(dataset)#计算实例的总数labelcounts={}#创建一个数据字典forfeatvecindataset:currentlabel=featvec[-1]#键值是最后一列数值ifcurrentlabelnotinlabelcounts.keys():#为所

搞数据的统计女孩·2020-08-21 08:32

决策树学习之信息增益

决策树学习之信息增益信息增益的用处信息增益（informationgain），描述的是一个特征能够为整个系统带来多少信息量（熵，entropy）信息增益用于特征选择，对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化

MoreWaiting·2020-08-21 08:55

决策树学习1-信息增益划分实例计算

1.算法流程及说明首先给出决策树计算流程，该图来自于周志华老师的《机器学习》(经典教材)书中提到，有三种情形会导致递归返回：1当前节点包含的样本属于同一类别；2当前属性集为空或者所有样本在所有属性上的取值相同3当前节点包含的样本集合为空并且强调了：第2种情形将该节点中含样本最多的类别作为该节点的类别第3种情形将父节点中含样本最多的类别作为该节点的类别个人认为这两点的强调很重要，否则在递归计算过程中

魏晋小子·2020-08-21 08:41

决策树、Bagging、Boosting、Adaboost、GBDT 和 Xgboost (转)

原文地址ID3、C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost算法总结一、决策树(1)、ID3：以信息增益为准则来选择最优划分属性(2)、C4.5

未不明不知不觉·2020-08-21 01:42

常用机器学习常用算法优点及缺点总结

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

小小川_·2020-08-20 14:30

百面机器学习

Apriori熵值和信息增益公式3、感知机与神经元权值是如何通过迭代的形式发生变更的？

柴俊涛·2020-08-20 07:08

决策树以及手撸代码

决策树算法种类ID3：基于信息增益选择特征的算法C4.5：基于信息增益率选择特征的算法CART：基于gini系数选择特征的算法代码#DTimportnumpyasnpfrommathimportlogimportoperatordefShannonEnt

Meng·2020-08-19 21:14

数据分析3 - 算法篇

选取最优特征来划分特征空间，用信息增益或者信息增益比来选择决策树的生成。ID3、C4.5、CART剪枝纯度你可以把决策树的构造过程理解成为寻找纯

请叫我子鱼·2020-08-19 16:33

人工智能数学之信息论

例如基于信息增益的决策树，最大熵模型，特征工程中特征选取时用到的互信息，模型损失函数的交叉熵（cross-entropy）。信息论中log默认以2为底。

小男同学·2020-08-19 05:50

信息论基础

信息论基础知识信息熵，条件熵，KL散度，三者关系信息增益，最大熵原理信息论信息论即香农信息论，是研究通信系统极限性能的理论。首要问题：对信息进行度量什么是信息？

万勇's Blog·2020-08-19 02:06

机器学习系列之最大熵模型

在上一篇讲决策树的文章中，在做特征选择的时候我们用的是信息增益或者信息增益比作为标准，其中就涉及到了熵。熵是信息论中的核心概念，在许多领域都有广泛的应用。

HOPEver·2020-08-19 01:35

信息论

自信息量联合自信息量条件自信息量信息熵条件熵联合熵根据链式规则，有可以得出信息增益InformationGain系统原先的熵是H(X)，在条件Y已知的情况下系统的熵（条件熵

weixin_33779515·2020-08-19 00:01

决策树

决策树作为监督学习类应用及其广泛的一类模型，既可以做分类又可以做回归，而决策树模型也在不断改进之中，首先介绍ID3算法，ID3算法的核心就是先对整个数据集进行总信息熵的计算，再对各个特征分别计算他们的信息熵，从而计算出信息增益

ID3·2020-08-19 00:41

决策树和随机森林

三种决策树的剪枝过程算法相同，区别仅是对于当前树的评价标准不同：信息增益（ID3），信息增益率（C4.5），基尼指数（CART）一个属性的信息增益越大，表明属性对样本的熵减少的能力越强。

walter1990·2020-08-18 22:04

决策树随机森林

utm_source=blogxgwz0C4.5：信息增益/自身的entropy剪枝：随

hyukohc·2020-08-18 21:15

连续特征离散化（整理）

文章目录离散特征为什么要连续化离散化处理的一般过程离散化方法的分类无监督的方法有监督的方法1R方法卡方检验（CHI）信息增益法（IG）离散化方法的评价离散化工具sklearn.preprocessing.KBinsDiscretizerpd.cut

yongrl·2020-08-18 12:20

决策树算法（C4.5）

ID3具有一定的局限性，即信息增益倾向于选择取值比较多的特征(特征越多，条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越小，信息增量就越大)，C4.5通过选择最大的信息增益率gainratio来选择节点可以解决该问题

weixin_30611509·2020-08-18 12:47

机器学习之决策树算法原理详解

我们将看到该算法的一些数学知识，即熵和信息增益。1.动机假设我们有以下两个类别的图，由黑色圆圈和蓝色方块表示。是否可以画一条分离线将两个类别分开？也许没有。你能花一条线将它们分开吗？

大雄没有叮当猫·2020-08-18 12:01

交叉熵，相对熵（KL散度），互信息（信息增益）及其之间的关系

刚刚查了点资料，算是搞清楚了相对熵与互信息之间的关系。在这里记录一下，后面忘记的话可以方便查阅。首先，同一个意思的概念太多也是我开始搞混这些概念的原因之一。首先说一下编码问题：最短的平均编码长度=信源的不确定程度/传输的表达能力。其中信源的不确定程度，用信源的熵来表示，又称之为被表达者，传输的表达能力，称之为表达者表达能力，如果传输时有两种可能，那表达能力就是log22=1log_{2}^{2}=

qq_41978536·2020-08-18 11:06

离散化特征的方法

离散化除了一些计算方面等等好处，还可以引入非线性特性，模型会更稳定连续性变量转化成离散型变量大致有两类方法：（1）卡方检验方法；（2）信息增益方法；一：卡方检验（X2检验）方法1.1分裂方法1.2合并方法分裂方法

WX_Chen·2020-08-18 11:52

信息论中熵联合熵条件熵相对熵（KL散度）（交叉熵）互信息（信息增益）的定义及关联

conditionalentropy）相对熵（relativeentropy）或(Kullback-Leibler)KL散度交叉熵（crossentropy）分类问题损失函数互信息（mutualentropy）信息增益

老光头_ME2CS·2020-08-18 10:59

trees 香农熵，信息增益计算

#计算香农熵frommathimportlog#条件1，条件2，结果，通过for循环取出每列的结果featVec[-1],然后计算结果所占用的数量labelCounts#然后就是香农熵的计算公式-sum(p*log(p,2)),计算出当前数组的香农熵defcalcShannonEnt(dataSet):numEntries=len(dataSet)labelCounts={}forfeatVeci

不再码农·2020-08-18 07:22

【西瓜书学习笔记】随机森林

划分最优属性的准则1.信息增益：用信息熵度量样本

羊肉蛋花汤·2020-08-18 05:12

决策树与信息增益

信息增益================一，特征选择中的信息增益：================信息增益是什么，我们先从它的用处来了解它：信息增益是特征选择中的一个重要指标，它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息

s1491695565·2020-08-18 02:02

【机器学习】——逻辑模型：树模型（决策树）

决策树决策树算法3要素：特征选择：信息增益，信息增益率，基尼指数（Gini）决策树生成决策树剪枝特征选择特征选择目的：使用某特征对数据集划分之后，各数据子集的纯度要比划分前的数据集D的纯度高（不确定性要比划分前数据集

麻辣芒果鱼·2020-08-17 23:26

《统计学习方法》读书笔记第5章:决策树

文章目录第五章：决策树决策树模型与学习决策树模型决策树与if-then规则决策树与条件概率分布决策树学习特征选择信息增益(informationgain)信息增益比(

xcj～·2020-08-17 17:51

机器学习——决策树、随机森林（学习笔记）

笔记目录决策树基本流程划分选择1.ID3(信息增益)：分类实例2.C4.5(信息增益比)：分类3.CART(GINI系数)：分类与回归剪枝算法预剪枝后剪枝随机森林基本流程Outofbagerror(OOBE

XuZhiyu_·2020-08-17 17:38

【机器学习】- 极简系列 - 决策树

前置知识：1、熵、条件熵、信息增益熵与条件熵的定义为：熵能表示随即变量的不确定性。根据等价无穷小的有：logx->x-1,xlogx->x(x-1)。

萧人·2020-08-17 16:18

python实现xgboost回归

只是为了帮助理解xgboost底层原理，像一些抽样的参数比如subsample或者colsample_bytree等就没考虑了，同时也假定特征都是连续变量2、与gbdt不同的是xgboost中的cart树分裂是依据信息增益最大的方向进行分裂

Spirit_6275·2020-08-17 11:30

分类决策树原理及实现(四)

四、构造决策树上一节讲到如何通过计算信息增益来进行特征选择。

xiaocong1990·2020-08-17 04:47

决策树（一）：初步学习

决策树初步接触介绍背景引入优缺点、适用数据类型伪代码引入决策树的一般流程案例引入信息增益熵划分数据集递归构建决策树总结介绍决策树决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率

漫步码生·2020-08-17 04:43

推荐频道

信息增益