信息增益

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·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

《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

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·2023-08-20 08:39

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

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——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

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

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·2023-08-11 23:19

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

西瓜书读书笔记整理（五）—— 第四章 决策树

第四章决策树4.1基本流程4.1.1什么是决策树算法4.1.2决策树学习的目的4.1.3决策树学习基本过程4.1.4决策树学习基本算法4.1.5递归结束的三种情况4.2划分选择4.2.1信息增益（informationgain
smile-yan·2023-08-07 18:04

（统计学习方法|李航）第五章 决策树——一二三节：决策树模型与学习，特征选择，决策树的生成，

目录一，决策树模型与学习1.决策数模型2.决策树与if-then规则3.决策树与条件概率分布4.决策树学习二，特征选择1.特征选择问题2.信息增益3.信息增益比三，决策树的生成1.ID3算法2.C4.5
Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

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
长安程序猿·2023-08-06 15:18

python机器学习（六）决策树(上) 构造树、信息熵的分类和度量、信息增益、CART算法、剪枝

决策树算法模拟相亲的过程，通过相亲决策图，男的去相亲，会先选择性别为女的，然后依次根据年龄、长相、收入、职业等信息对相亲的另一方有所了解。通过决策图可以发现，生活中面临各种各样的选择，基于我们的经验和自身需求进行一些筛选，把判断背后的逻辑整理成结构图，会发现呈现树状的结构，也就是所说的树状图。我们在做决策的时候，会经历两个阶段：构造和剪枝。构造树构造就是生成一颗完整的决策树，简单来说，构造的过程就
hwwaizs·2023-08-06 11:03

Python实现决策树算法：完整源码逐行解析

在这篇文章中，将介绍如何用Python实现决策树算法，包括以下几个步骤：目录一、导入所需的库和数据集二、定义决策树的节点类和树类三、定义计算信息增益的函数四、定义生成
高垚淼·2023-08-06 06:06

决策树（ID3、C4.5与CART）——从信息增益、信息增益率到基尼系数

目录一、决策树二、区别三、ID31、信息熵与条件信息熵2、信息增益（IG，informationgain）3、生成步骤四、C4.51、信息增益率2、连续特征3、缺失值4、正则化5、总结五、CART1、简介
戎梓漩·2023-08-06 05:34

决策树与GBDT方法串讲

ID3和C4.5的决策树生成方法涉及信息增益和信息增益比两个重要方法，CART则有两种：回归使用的是MSE，分类用的是Gini系数。决策树的缺点有过拟合和欠拟合。这两个问题都可以采用集成学习的方法来解
打杂算法工程师·2023-08-05 21:59

C4.5算法

在本例中:因此，整个数据集的信息熵为：2、接下来，计算每个属性的信息增益比。以天气为例，计算其信息增益比的公式
SmartDemo·2023-08-04 23:59

【Python机器学习】实验08 决策树

文章目录决策树1创建数据2定义香农信息熵3条件熵4信息增益5计算所有特征的信息增益，选择最优最大信息增益的特征返回6利用ID3算法生成决策树7利用数据构造一颗决策树Scikit-learn实例决策树分类决策树回归
Want595·2023-08-04 14:15

熵、信息增益、相对熵、互信息、交叉熵

联合熵随机变量的联合分布为，两者的联合熵为条件熵条件下的的熵为条件熵是关于的平均值一对随机变量的熵，等于其中一个变量的熵，加上另一个的条件熵进而可推断得到熵的链式法则信息增益对样本总体(样本量)有多个类
有机会一起种地OT·2023-08-04 13:47

基于weka手工实现ID3决策树

当前样本全部属于同一类别了（信息增益为0）；已经是空叶子了（没有样本了）；当前叶子节点所有样本所有属性上取值相同，无法划分了（信息增益为0）。信息增益如何计算？根据信息熵地变化量，信
非妃是公主·2023-08-04 03:59

决策树的划分依据之：信息增益率

在上面的介绍中，我们有意忽略了"编号"这一列.若把"编号"也作为一个候选划分属性，则根据信息增益公式可计算出它的信息增益为0.9182，远大于其他候选划分属性。
传智教育·2023-08-02 07:42

通过机器学习得到样本的特征权重

描述：计算每个特征对样本集进行划分所获得的信息增益，然后做归一化处理可以得到每个特征的权重目标：样本降维一种算法策略：参考决策树的划分选择首先引入概念信息熵、信息增益。
lerry_lca·2023-08-01 16:16

【吃瓜教程】(4) | 决策树：机器学习中的智慧导航，解码数据的奇迹之树！

文章目录一、基本流程二、划分选择1、信息增益2、增益率3、基尼指数一、基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法。
湫喃·2023-07-31 12:36

吃瓜学习笔记3-第四章决策树（ID3决策树、C4.5决策树、CART决策树）

西瓜数据集2.0上基于信息增益生成的决策树决策树学习基本算法ID3决策树我们划分的目的是希望分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，也就是结点的纯度越来越高。一说到纯度，我们都可以用信息熵来计算。
曼曼668·2023-07-30 01:26

【海量数据挖掘/数据分析】之 决策树模型（决策树模型、决策树构成、决策树常用算法、决策树性能要求、信息增益、信息增益计算公式、决策树信息增益计算实例）

【海量数据挖掘/数据分析】之决策树模型（决策树模型、决策树构成、决策树常用算法、决策树性能要求、信息增益、信息增益计算公式、决策树信息增益计算实例）目录【海量数据挖掘/数据分析】之决策树模型（决策树模型
仙魁XAN·2023-07-29 10:54

三、决策树 四、随机森林

三、决策树1.决策树模型的原理1）什么是决策树2）决策树模型原理3.构建决策树的目的4）决策树的优缺点2.决策树的典型生成算法1）常用的特征选择有信息增益、信息增益率、基尼系数2）基于信息增益的ID3算法
木筏筏筏·2023-07-28 21:20

LightGBM Java实现在线预测

与XGBoost相比，LGBM不需要通过所有样本计算信息增益，而且内置特征降维技术，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。
尼小摩·2023-07-28 05:40

决策树ID3, C4.5, C5.0,CART的区别

文章目录ID3算法C4.5算法C5.0算法CART算法参考文献ID3算法是个多叉树信息增益作为分支依据对于具有很多值的属性它是非常敏感的，例如，如果我们数据集中的某个属性值对不同的样本基本上是不相同的，
zoujiahui_2018·2023-07-28 01:22

决策树的三种算法

（信息增益）缺点：1.ID3没有考虑连续特征，比如长度、密度都是连续值，无法在ID3运用，限制了ID3的使用范围；2.倾向于可
tanEden·2023-07-27 21:56

机器学习相关问题

XGBOOST可以用CART树（回归/分类）,还可以用用想LR之类的线性模型，相当于加入L1、L2正则项的LR或线性回归（2）列抽样，可以并行，不是树粒度上的，是特征粒度上的，block块，并行计算所有信息增益等信息
加油吶·2023-07-27 07:11

决策树（Decision Tree）

常用的特征选择指标有信息增益、信息增益比、基尼指数等。2.样本划分：根据选定的特征将数据集划分为不同的子集。每个子集中的样本具有相同的特征值。3.递归构建：对每个子集递归地应用上述步骤，直到满足终
labuladuo520·2023-07-25 23:24

决策树学习

当前最佳属性节点选择熵（Entropy）（广泛使用）熵混杂度（熵）混杂度（Gini）混杂度(错分类)度量混杂度的变化ΔI(N)ΔI(N)ΔI(N)—信息增益(IG,InformationGain)ID3Q2
lov_vol·2023-07-25 23:46

Day_61-62 决策树

2.1熵2.2信息增益原则2.3计算步骤二.示例演示1.第一次节点决策分类：2.后续节点的决策分类3.决策分类的结束条件三.代码实现1.主函数2.两个构造函数3.打标签函数getMajorityClass
DARRENANJIAN·2023-07-25 16:01

决策树概述

文章目录决策树介绍1.介绍**决策树API：**构建决策树的三个步骤决策树的优缺点通过sklearn实现决策树分类并进一步认识决策树2.ID3决策树1.信息熵2.信息增益**定义：****根据信息增益选择特征方法是
加油吶·2023-07-24 20:26

【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
编程G的快乐·2023-07-24 17:14

机器学习小结之决策树

文章目录前言一、介绍1.1原理1.2流程1.3信息熵，信息增益和基尼不纯度二、构建决策树2.1特征选择2.2决策树生成2.3剪枝三、经典算法3.1ID33.2C4.53.3CART四、案例4.1Iris
aabond·2023-07-24 02:01

多因子排序

双重排序可以评估两个因子叠加使用是否会优于单个因子，即分析两个因子的信息重叠程度以及否有信息增益。
Enabler_Rx·2023-07-20 16:53

信息熵与信息增益在决策树生成中的使用

有一种选择根节点的算法是ID3算法，它根据信息增益来选择特征作为根节点。信息熵的定义：香浓提出熵的概念，表示随机变量不确定度的衡量。从描述看来，不确定度，
luffy5459·2023-07-19 12:26

决策树常见面试题

决策树算法，无论是哪种，其目的都是为了让模型的不确定性降低的越快越好，基于其评价指标的不同，主要是ID3算法，C4.5算法和CART算法，其中ID3算法的评价指标是信息增益，C4.5算法的评价指标是信息增益率
yousa_·2023-07-17 17:06

【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现

文章目录1决策树算法1.1特征选择1.2熵（entropy）1.3信息增益2ID3算法的python实现总结1决策树算法决策树（DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，是一种非常常用的分类方法
日常脱发的小迈·2023-07-17 02:27

第四章 机器学习

文章目录第四章决策树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4.3.2后剪枝4.4连续与缺失值4.4.1连续值处理4.4.2缺失值处理
Keep--Silent·2023-06-24 08:26

决策树笔记

决策树模型学习过程1.根节点选择什么特征2.只关注决策树的左侧分支3.再关注右侧分支纯度熵就是样本的混乱程度，熵越大，越混乱，纯度就越低减小熵=信息增益选择拆分信息增益选择信息增益大的，以增加纯度p1left
zhazhawoaini·2023-06-22 08:42

决策树(Decision Tree)

文章目录1.决策树简介2.决策树原理2.1引例2.2生成算法2.2.1ID3（信息增益）2.2.2C4.5（信息增益率）2.2.3CART（基尼指数）2.3三种算法的对比2.4剪枝处理2.4.1预剪枝2.4.2
crossoverpptx·2023-06-21 15:33

[上]决策树算法（熵Entropy、信息增益（率）、基尼值（指数）、CART剪枝、特征工程特征提取、回归决策树）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：掌握决策树实现过程知道信息熵的公式以及作用知道信息增益、信息增益率和基尼指数的作用知道id3、c4.5、cart算法的区别了解cart剪枝的作用知道特征提取的作用应用
Le0v1n·2023-06-21 07:38

决策树——ID3

通过对不同特征的优先选择通过信息增益来量化评价一个信息的好坏什么是信息增益？在信息学里面，熵是对不确定性的度量。
mxylulu·2023-06-19 02:51

决策树基本理论知识

目录1、决策树是一种树模型2、决策树的训练与测试3、信息增益（ID3）3.1、衡量标准-熵3.2、决策树构造实例4、决策树算法5、连续值离散化6、预剪枝1、决策树是一种树模型：（1）、从根结点开始一步步走到叶子结点
Q渡劫·2023-06-17 21:49

树模型学习笔记整理

树模型学习笔记整理一、原理二、特征选择2.1信息增益2.2信息增益比三、生成算法3.1ID3算法3.2C4.5的生成算法四、决策树的剪枝五、CART算法5.1CART生成5.2分类树的生成5.3CART
__Lu__·2023-06-16 05:09

异常检测算法——孤立森林（Isolation Forest）2008年

基于孤立森林的异常检测算法论文地址：IsolationForest1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
雨落俊泉·2023-06-13 05:23
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他