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信息增益
机器学习-期末复习
文章目录第一章线性回归1、线性回归问题2、误差项定义3、独立同分布4、极大似然估计5、梯度下降6、参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例
信息增益
3.
信息增益
率基尼指数
whh_0509
·
2023-10-14 22:19
机器学习
人工智能
线性代数
机器学习期末总复习详解
机器学习实战第一章人工智能引擎机器学习与人工智能,深度学习的关系:进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择
信息增益
打代码能当饭吃?
·
2023-10-14 22:16
机器学习
人工智能
python
决策树算法——C4.5算法
目录1.ID3算法2.C4.5算法3.
信息增益
率(1)
信息增益
率(2)案例4.决策树的剪枝5.总结(1)优点与改进(2)缺点(3)总结及展望近年来决策树方法在机器学习、知识发现等领域得到了广泛应用。
阿波拉
·
2023-10-11 00:52
统计学习方法
算法
决策树
人工智能
概率论
学习方法
自然语言处理
数据挖掘
机器学习与模式识别作业----决策树属性划分计算
文章目录1.决策树划分原理1.1.特征选择1--
信息增益
1.2.特征选择2--
信息增益
比1.3.特征选择3--基尼系数2.决策树属性划分计算题2.1.
信息增益
计算2.2.1.属性1的
信息增益
计算2.2.2
温柔济沧海
·
2023-10-10 13:43
机器学习与模式识别
机器学习
决策树
人工智能
机器学习:随机森林(Random Forest)
决策树分为三种,分别是ID3、C4.5和CART决策树:ID3:
信息增益
C4.5:
信息增益
率CART:Gini系数而随机森林算法中,“随机”是这个模型的灵魂,“森林”只是一种简单的组合方式而已。
诚朴求食
·
2023-10-08 23:52
机器学习
随机森林
第四章 决策树总结
目录第四章决策树总结1.基本流程2.划分选择ID3决策树:使用
信息增益
来划分属性C4.5决策树:使用
信息增益
率划分属性CART决策树:使用基尼指数划分属性3.剪枝处理预剪枝:后剪枝:4.连续与缺失值第四章决策树总结这一章主要包括基本流程
CsdN317a
·
2023-10-08 13:21
西瓜书/南瓜书
大数据
机器学习
决策树
机器学习第四章决策树
或是所有样本在所有属性上取值相同,无法划分(当前结点为叶节点,设置为所含样本最多的类别)当前结点包含的样本集为空,不能划分(当前结点设为叶结点,类别设定为其父节点所含样本最多的类别)4.2划分选择信息熵
信息增益
增益率基尼指数
klmyty
·
2023-10-08 13:42
西瓜书
Python
机器学习
决策树
python
信息增益
到底怎么理解呢?
我通过例子一步一步讲解这个概念。信息量度量的是一个具体事件发生了所带来的信息,而熵则是在结果出来之前对可能产生的信息量的期望——考虑该随机变量的所有可能取值,即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。再说一个对信息熵的理解。信息熵可还以作为一个系复统杂程度的度量,如果系越统复杂,出现不同情况的种类越多,那他么的信熵息是比较大的。如果一个系统越简单,出现情况种类很少(极端情况为1种情
南湖渔歌
·
2023-10-08 12:03
机器学习
决策树
算法
信息增益
,经验熵和经验条件熵——决策树
目录1.经验熵2.经验条件熵3.
信息增益
4.增益比率5.例子16.例子2在决策树模型中,我们会考虑应该选择哪一个特征作为根节点最好,这里就用到了
信息增益
通俗上讲,
信息增益
就是在做出判断时,该信息对你影响程度的大小
阿波拉
·
2023-10-08 12:24
统计学习方法
决策树
算法
机器学习
深度学习
人工智能
决策树-西瓜书
决策树生成是一个递归过程,递归返回的条件是:1.当前节点包含的样本属于同一类别,无需划分2.当前属性集为空,或所有样本在所有属性上取值相同3.当前节点包含的样本集合为空划分选择:信息墒、
信息增益
、(增益越大表示使用属性划分所获得的
Leslie__l
·
2023-10-08 09:10
Decision Trees from scratch using Python
子树分枝的选择依赖于
信息增益
或
信息增益
比,在每
禅与计算机程序设计艺术
·
2023-10-07 21:49
大数据AI人工智能
机器学习
自然语言处理
人工智能
语言模型
编程实践
开发语言
架构设计
机器学习基础之《分类算法(9)—分类算法小结》
容易受到异常值的影响K过大,容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、朴素贝叶斯算法朴素:假定了特征与特征之间相互独立贝叶斯:贝叶斯公式拉普拉斯平滑系数应用场景文本分类四、决策树找到最高效的决策顺序
信息增益
基尼系数信
csj50
·
2023-10-06 15:36
机器学习
机器学习
11.C.5
3.
信息增益
特征A对训练数据集D的
信息增益
g(D,A),定义为集合D的经验熵H(D)与特征A给定下
Caiminmin
·
2023-10-06 05:10
决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读
目录一、简介决策树(DecisionTree)例子:信息熵(InformationEntropy)与
信息增益
(InformationGain)例子:
信息增益
比(GainRatio)例子:二、算法原理信息熵
TechLead KrisChang
·
2023-10-03 15:42
人工智能
算法
决策树
机器学习
人工智能
9_分类算法—决策树
熵越大混乱程度越大1.4条件熵H(YIX)2决策树2.1什么是决策树2.2决策树构建过程(重点)2.3决策树特征属性类型(离散、连续)2.4决策树分割属性选择2.5决策树量化纯度2.5.1决策树的划分依据之一-
信息增益
少云清
·
2023-09-30 06:05
机器学习
分类
决策树
数据挖掘
决策树与随机森林
2.2.1特征选择2.2.2分裂标准2.2.2.1
信息增益
2.2.2.2基尼不纯度2.2.2.3
信息增益
率2.3决策树的剪枝2.3.1预剪枝2.3.2后剪枝2.4优缺点3.随机森林3.1从决策树到随机森林的思考
@kc++
·
2023-09-29 23:37
机器学习
决策树
随机森林
算法
xgboost
树模型https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9324684.html残差模型,贪心算法,树的分裂类似决策树(
信息增益
,熵)缺点:树表达的是离散的,比较难表达连续型的lr,xgboost
泓礼
·
2023-09-27 11:43
03-决策树(cart)
1.CART分类树算法的最优特征选择方法我们知道,在ID3算法中我们使用了
信息增益
来选择特征,
信息增益
大的优先选择。
kang_james
·
2023-09-25 10:55
学习笔记9.25
信息增益
参考周志华老师的机器学习这本书,学习了
信息增益
的内容:“信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。
syqxiaoer
·
2023-09-25 08:34
算法中餐厅
学习笔记
机器学习
《机器学习实战》笔记
近邻算法概述:工作原理,一般流程;KNN示例:加载数据,分析数据,数据归一化,定义KNN算法,划分数据集,训练测试,使用算法构建完整可用系统;《机器学习实战》笔记二:决策树决策树构造:伪代码,一般流程,
信息增益
你欲何为R
·
2023-09-23 14:09
算法
python
数据挖掘与机器学习:机器学习 --- 决策树
目录第一关:什么是决策树任务描述:相关知识:一、引例二、决策树的相关资源编程要求:测试说明:第二关:信息熵与
信息增益
任务描述:相关知识:一、信息熵二、条件熵三、
信息增益
编程要求:测试说明:第3关:使用ID3
Shining0596
·
2023-09-21 18:53
机器学习
学习
数据挖掘
决策树
数据挖掘
学习
其他
《数据挖掘概念与技术》第八章 分类:基本概念
分类本章中讲到了三种分类方法:决策树分类在决策树分类中详细介绍了三种决策树的属性选择度量:
信息增益
分区D为标记类元组的训练集。
JoyceCoder
·
2023-09-20 05:57
Data
Mining
分类
数据挖掘
决策树
规则
朴素贝叶斯
机器学习算法总结
回归算法线性回归算法:支持向量机&向前逐步回归&惩罚线性回归(岭回归/套索回归/ElasticNet/最小角度回归LARS/Glmnet)非线性回归算法二元决策树:分割点评价标准是基尼不纯性度量和
信息增益
自举集成
doverxu
·
2023-09-17 16:03
集成学习-树模型
基本树选择特征的准则ID3:
信息增益
maxC4.5:
信息增益
比maxCART:基尼指数min优缺点ID3核心思想是奥卡姆剃刀(决策树小优于大)缺点:ID3没有剪枝策略,容易过拟合;
信息增益
准则对可取值数目较多的特征有所偏好
坠金
·
2023-09-16 03:38
机器学习
集成学习
机器学习
算法
使用python实现C4.5决策树并使用treelib输出
实验目的本实验的主要目的是采用C4.5算法建立决策树模型,通过计算每个特征的
信息增益
率来评估其对于分类的重要性,进而构建一个能够对数据进行分类的决策树模型,并将最终的决策树模型以结构图的形式展示出来,以便更好地理解和分析模型的分类决策过程
江野_c
·
2023-09-14 00:05
机器学习
决策树
python
机器学习
决策树模型
ID3算法从根结点开始,对结点计算所有可能的特征的
信息增益
,选择
信息增益
最大的特征作为结点的特征;由该特征的不同取值建立子结点;在对子结点递归调用以上方法,构建决策树;直到所有特征的
信息增益
均很小或没有特征可以选择为止
P-ShineBeam
·
2023-09-13 01:59
知识基础
NLP基础
python统计模型
决策树
机器学习
算法
决策树
决策树由三个部分构成:根节点:第一个选择点非叶子节点和分支:中间过程叶子节点:最终的决策结果过程:利用给定的训练集构造一棵树,根据构造的树,把测试集从上到下走一遍所以关键是如何选择特征来构造决策树三种方法:ID3【按照
信息增益
计算
努力修炼的小小菜鸟
·
2023-09-12 06:42
2019-04-03
条件熵=x,y联合熵-y熵1.4
信息增益
:I(x,y)=H(x)-H(X|Y)它度量了X在知道Y以后不确定性减少程度。称为互信息。2.决策树不同算法在决策树中,C3.0特征
Diamond1995
·
2023-09-08 04:01
GBDT,XGBoost算法理解
目录树模型baggingBoosting
信息增益
ID3算法C4.5CART分类回归树GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布
小小白2333
·
2023-09-06 20:08
推荐算法
算法
机器学习
深度学习
人工智能
分类算法系列⑤:决策树
目录1、认识决策树2、决策树的概念3、决策树分类原理基本原理数学公式4、信息熵的作用5、决策树的划分依据之一:
信息增益
5.1、定义与公式5.2、⭐手动计算案例5.3、log值逼近6、决策树的三种算法实现
逐梦苍穹
·
2023-09-04 19:14
人工智能
分类
决策树
数据挖掘
python
人工智能
机器学习
信息熵 条件熵 交叉熵 联合熵 相对熵(KL散度) 互信息(
信息增益
)
粗略版快速总结条件熵H(Q∣P)=联合熵H(P,Q)−H(P)条件熵H(Q∣P)=联合熵H(P,Q)−H(P)条件熵H(Q∣P)=联合熵H(P,Q)−H(P)
信息增益
I(P,Q)=H(P)−H(P∣Q)
taoqick
·
2023-09-04 02:39
深度学习
机器学习
人工智能
决策树算法学习笔记
决策树的构建通常分为三个步骤:1、特征选择特征选择就是要选取具有较强分类能力的特征,分类能力通过
信息增益
或
信息增益
率来进行刻画。选择的标准是找出局部最优的特征作为判断进行切分,取决于切分后节点数
小布先生~噫嘘唏
·
2023-09-03 13:05
人工智能学习笔记
算法
决策树
学习
机器学习
基于
信息增益
的特征重要性分析
培训和测试样本用于模型评估的数据集包括8652个F1杂交玉米样本,这些样本具有测量的抽穗天数(DTT)、株高(PH)和穗重(EW)表型,这些表型来自母体库和30名父系测试者小组的杂交,遵循北卡罗来纳-II设计(方法)。母体库是先前报道的立方(完全双列设计加上不平衡育种样杂交)群体,包含1428个近交系,由代表局部适应性等位基因的24个精英创始人系发展而来。父系库包含30个测试品系,涵盖6个主要杂种
talentsta
·
2023-09-02 18:34
机器学习
深度学习
人工智能
importance中
信息增益
和基尼系数
1.
信息增益
和基尼系数的异同点
信息增益
和基尼系数都是用于评价决策树分裂节点的指标,它们有以下主要的相同点和不同点:相同点:都用于测度数据集的无序程度(impurity),可以评价分裂后的无序程度减少量取值范围都在
talentsta
·
2023-09-02 18:04
python
算法
支持向量机
随机森林
实习面经
(
信息增益
、
信息增益
比、基尼系数),基尼系数的公式推导,代表的含义。样本不均衡怎么办?TextCNN与TextRNN的区别,CNN的卷积过程(一维与二维的区别)。
大豆油
·
2023-09-02 15:52
机器学习之决策树
熵
信息增益
信息增益
率GINI系数剪枝策略举例在这里插入图片描述1.熵熵表示随机变量不确定性的度量(即内部混乱程度,分布越混乱熵值越大。)
hirolin
·
2023-09-02 05:56
【人工智能】—_监督学习、分类问题、决策树、
信息增益
决策树学习表达能力决策树学习信息论在决策树学习中的应用特征选择准则一:
信息增益
举例结论不足回到餐厅的例子从12个例子中学到的决策树:DecisionTrees决策树什么是决策树——基本概念非叶节点:一个属性上的测试
Runjavago
·
2023-08-31 10:25
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
人工智能
深度学习
【AI】数学基础——信息论
不确定性的世界只能使用概率模型来描述,正是对概率模型的刻画促成了信息论的的诞生香农——通信的数学理论,给定了对信息这一定性概念的定量分析方法信息论在世界的不确定性和消息的可测量性之间搭建桥梁条件熵和
信息增益
是分类问题中的重要参数
AmosTian
·
2023-08-31 09:48
数学
AI
#
机器学习
人工智能
信息论
机器学习
机器学习---决策树的划分依据(熵、
信息增益
、
信息增益
率、基尼值和基尼指数)
1.熵物理学上,熵Entropy是“混乱”程度的量度。系统越有序,熵值越低;系统越混乱或者分散,熵值越⾼。1948年⾹农提出了信息熵(Entropy)的概念。从信息的完整性上进⾏的描述:当系统的有序状态⼀致时,数据越集中的地⽅熵值越⼩,数据越分散的地⽅熵值越⼤。从信息的有序性上进⾏的描述:当数据量⼀致时,系统越有序,熵值越低;系统越混乱或者分散,熵值越⾼。"信息熵"(informationentr
三月七꧁ ꧂
·
2023-08-31 05:16
机器学习
机器学习
决策树
分类
决策树
基本名词解释:(不懂的建议自行google)信息熵&
信息增益
熵:熵(entropy)指的是体系的混乱的程度,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量。
Gene_Chung
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2023-08-30 03:26
决策树(CLS, ID3, CART, 随机森林, 参数详解),一篇就够了
决策树总结及笔记概况与基本概念概况CLS算法ID3算法熵,
信息增益
ID3决策树生成ID3决策树剪枝CART算法CART回归树CART分类树CART剪枝算法随机森林RF概念(引入Bootstrap/Bagging
Machine Liang
·
2023-08-29 06:55
决策树
机器学习
算法
cart分类回归树
《机器学习实战》学习笔记(二)之决策树(上)决策树的生成及修剪,ID3,C4.5CART算法
Sublimetext3一决策树的概述1决策树的发展2决策树的定义3决策树与if-then规则二决策树的算法框架1决策树主函数2计算最优特征子函数3划分数据集子函数4分类器三决策树的构造1特征选择11
信息增益
john_bh
·
2023-08-29 06:15
机器学习实战
机器学习
决策树
熵
信息增益
id3算法
信息熵,
信息增益
,增益率的理解
西瓜数据集D如下:编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感好瓜1青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是2乌黑蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是3乌黑蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是4青绿蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是5浅白蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是6青绿稍蜷浊响清晰稍凹软粘是7乌黑稍蜷浊响稍糊稍凹软粘是8乌黑稍蜷浊响清晰稍凹硬滑是9乌黑稍蜷沉闷稍糊稍凹硬滑否10青绿硬挺清脆清晰平坦软粘否11浅白硬挺清脆模糊平坦硬滑否12浅白蜷缩浊响模糊平坦软粘否13青绿
TomcatLikeYou
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2023-08-20 08:39
机器学习
决策树
GBDT和Xgboost
id3使用
信息增益
作为分裂点选择C4.5使用
信息增益
比作为
fengyuzhou
·
2023-08-17 18:45
信息论、推理和机器学习算法之间交叉的经典例子
信息论、推理和机器学习算法之间交叉的经典例子:熵和
信息增益
在决策树学习中的应用。
信息增益
利用熵的概念来评估特征的分类能力,从而指导决策树的增长。交叉熵在神经网络训练中的广泛使用。
丁丁猫 Codeye
·
2023-08-14 21:17
后端
决策树——ID3和C4.5
训练方法如下:1)输入数据集S,对各个参数进行分类,分别求出当前数据集的信息熵和分类后的期望熵,用当前数据集的信息熵减去期望熵得到
信息增益
;2)在所有参数中找到
信息增益
最大的那个参数,用那个参数将数据集分成子集
腾昵猫
·
2023-08-13 16:25
决策树
算法
机器学习
决策树——CART
CART分类回归树主要是通过灵活的分类方式,而不是死板的维度,对样本集进行划分,使用基尼系数计算分类后的
信息增益
,然后找到最大的增益方向并进行分类。
腾昵猫
·
2023-08-13 16:25
决策树
算法
机器学习
特征选择 | 变量重要性衡量
常规方法用于特征选择的方法众多简单的单因素分析(t检验、卡方)回归分析(单因素或多因素回归)特征选择算法(
信息增益
、LASSO、SHAP、Boruta等)存在问题1)每个方法选出的变量不尽相
机器学习之心
·
2023-08-13 10:00
特征选择
特征选择
变量重要性衡量
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
然哥依旧
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2023-08-11 23:19
python
随机森林
机器学习
使用Python中从头开始构建决策树算法
在深入研究代码之前,我们先要了解支撑决策树的数学概念:熵和
信息增益
熵:杂质的量度熵作为度量来量化数据集中的杂质或无序。特别是对于决策树,熵有助于衡量与一组标
deephub
·
2023-08-09 15:40
算法
python
决策树
机器学习
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