信息增益第5页

初识决策树（Decision Tree）

文章目录信息增益增益率基尼系数剪枝处理预剪枝后剪枝连续值与缺失值处理连续值处理缺失值处理决策树，简单来说就是一个树形结构从根节点往叶子节点进行决策，树内部的每一个节点是对一个特征的测试，树的分支代表该特征的每一个测试结果

浩然然然·2023-06-12 13:33

日撸java三百行day61-62

文章目录说明Day61决策树1.什么是决策树2.什么是熵3.什么是信息增益4.详细例子1.weather样本2.第一次决策3.第二次决策4.最终决策树4.代码理解4.1变量理解4.2代码中主要方法理解说明闵老师的文章链接

fulisha_la·2023-06-09 22:11

【机器学习】Decision Tree 决策树算法详解 + Python代码实战

文章目录一、直观理解决策树二、熵的作用三、信息增益四、决策树构造实例4.1问题描述4.2根节点构造五、信息增益率和GINI系数5.1信息增益存在的问题5.2信息增益率5.3GINI系数六、连续值特征划分七

WSKH0929·2023-06-08 12:58

头歌机器学习---决策树

其实构造决策树时会遵循一个指标，有的是按照信息增益来构建，如ID3算法；有的是信息增益率来构建，如C4.5算法；有的是按照基尼系数来构建的，如CART算法。

liuyizeliuyize·2023-06-07 16:05

Python-机器学习之决策树

决策树的主要内容：数据集的准备实现的主要内容计算数据集的信息熵计算特征值的信息增益找到最佳的特征进行划分，根据信息熵和信息增益计算得到Gain值，选择最大的Gain值对应的特征创建决策树数

羽丶千落·2023-06-07 14:23

【机器学习】决策树（基础篇）

---分类问题，回归问题会另出一篇博客,但也是基础篇）思维导图前言了解决策树（前后观看）使用决策树（感性的认识）如何生成决策树（原理部分，此部分有局限性，主要是针对分类问题）ID3算法生成决策树（基于信息增益的决策树算法

烂尾主教·2023-06-06 21:03

【机器学习】信息量、香农熵、信息增益（增加例子，方便理解）

这节可以搭配【机器学习】Logistic回归（重新整理）信息量（信息）信息量公式的推理过程香农熵信息增益【机器学习】Logistic回归（重新整理）B站视频：“交叉熵”如何做损失函数？

烂尾主教·2023-06-06 21:33

决策树中信息增益准则对取值较多属性有偏好的理解

背景学习周志华机器学习，看到了这句话“信息增益准则对取值较多属性有偏好的理解”，但不太能理解？所以记录一下信息熵一个样本集合的纯度——可以用信息熵来描述，信息熵的计算是怎么样的呢？

中南自动化学院“智能控制与优化决策“至渝·2023-04-19 14:12

决策树（理论部分1）

知识整理如下决策树（理论部分1）决策树（理论部分1）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4.1基本流程一棵决策树包含：一个根结点、若干个内部结点、

weixin_48753696·2023-04-18 17:47

决策树（上）

决策树（上）前言一、简单生成决策树二、节点划分1.信息增益2.增益率3.基尼指数总结参考前言决策树是一类常见的机器学习的方法，以二分类任务为例，我们希望从已知的训练集中训练出一个模型，使得该模型可以对新出现的实例进行分类

向、向向日葵·2023-04-18 17:15

决策树算法介绍

决策树目录1.决策树基础1.1决策树定义1.2熵以及信息熵介绍2.决策树的划分依据2.1信息增益2.1.1信息增益应用举例2.2信息增益率2.2.1信息增益率使用举例2.2.2信息增益率使用举例22.3

皮皮皮皮皮皮皮卡乒·2023-04-17 19:17

python机器学习课程——决策树全网最详解超详细笔记附代码

文章目录决策树算法一、简介1.概述2.决策树学习3.典型算法4.基本思想5.构造方法6.基本算法二、ID3决策树1、信息熵2、条件熵3、信息增益4、总结5、决策树进行分类的步骤三、ID3决策树示例1、数据集

心无旁骛~·2023-04-16 16:29

python机器学习数据建模与分析——决策树详解及可视化案例

文章目录前言：决策树的定义熵和信息熵的相关概念信息熵的简单理解经典的决策树算法ID3算法划分选择或划分标准——信息增益ID3算法的优缺点C4.5算法信息增益率划分选择或划分标准——Gini系数（CART

心无旁骛~·2023-04-16 16:59

ID3算法

1.1、核心思想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。

NDLilaco·2023-04-16 03:07

《统计学习方法》——第五章、决策树的构造及其算法（下）

个人笔记南来的北往的，走过路过千万别错过，错过本篇，“精彩”可能与您失之交臂laTripleattack(三连击):Comment,LikeandCollect—>Attention文章目录特征选择特征选择问题信息增益熵条件熵

王者与CV·2023-04-15 15:46

算法岗面试问题总结（一）

4.谈一谈决策树的实现逻辑信息增益、信息增益率公式5.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里6.请你说说RF和SVM的特点，评价7.TripletLoss怎么生成那三个点8.LSTM解决了RNN的什么问题

小栈闲客·2023-04-15 02:35

决策树随笔

实际决策树算法往往用到的是不纯度，不纯度的选取有多种方法，每种方法也就形成了不同的决策树方法，比如ID3算法使用信息增益作为

风筝flying·2023-04-12 01:27

CART分类树算法的最优特征选择

在ID3算法中使用信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。

张荣华_csdn·2023-04-11 14:41

决策树算法介绍（ID3算法和CART算法）

信息增益：是由两个熵相减得来的，是由经过特征分裂后的熵减去分裂前结点的熵。假定离散属性a有V个可能的取值{a1,a2,…av}，如果使用特征a来对数据集D进行划分，则会产

Monster”·2023-04-11 14:06

CART分类树算法

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。

吃肉的小馒头·2023-04-11 14:32

Python机器学习：决策树2

昨天主要就是对决策树和信息增益进行了了解，今天继续来看：信息增益比：是信息增益与数据集再属性上的分布的熵的比值：如果一个属性的可能值数目多，那么使用信息增益进行特征选择的时候会获得跟大的收益，用信息增益比进行特诊选择会在一定程度上缓解这个问题

鲁智深坐捻绣花针·2023-04-08 14:05

【信用评分预测模型（五）】python决策树

ID3：采取信息增益来作为纯度的度量。选取使得信息增益最大的特征进行分裂。信息熵是代表随机变量的复杂度（不确定度），条件熵代表在某一个条件下，随机变量的复杂度（不确定度）。而信息增益则是：信息熵-条

Christ1018·2023-04-06 18:45

决策树详解--最通俗易懂的解释

决策树详解决策树的结构根节点内部结点叶节点决策树算法特征的划分选择信息增益信息增益率基尼系数决策树剪枝预剪枝后剪枝连续属性与缺失值连续属性处理缺失值处理多变量决策树决策树算法的“增量学习”决策树的结构

爱学习的小杠精·2023-04-06 13:50

决策树-连续属性学习

image.pngimage.png即从一系列数据区间内的一系列划分点中找到使得信息增益最大化的最优划分点作为二分点的选择。image.png

crishawy·2023-04-06 03:04

决策树模型学习笔记（案例分析、推算过程、python代码）

构建决策树常用的方法有：信息增益法和基尼指数法（C

漩涡脆波波·2023-04-05 14:51

决策树与集成学习1-信息熵与手写决策树

文章目录1.什么时信息熵决策树的概念信息熵与信息增益计算信息熵2.决策树极简案例加载和可视化采用二叉树进行分类graphviz查看二叉树¶等高线显示分类结果1.什么时信息熵决策树的概念决策树思想非常朴素

闪闪发亮的小星星·2023-04-04 22:18

决策树算法

2.信息增益率的计算。3.C4.5算法构建过程C4.5算法C4.5是机器学习算法中一个决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相对于ID3算法的改进：1.用信息增益来选择属性。

Ssaty.·2023-04-04 12:42

机器学习笔记E5--决策树ID3、C4.5与CART

决策树思想特征选择信息增益与ID3信息增益率与C4.5基尼指数与CARTID3、C4.5与CART的对比决策树剪枝对连续值的处理对缺失值的处理多变量决策树两人去轩辕台路上遇雨，郭靖道：那么咱们快跑。

EL33·2023-04-04 07:35

Attention注意力机制

LSTM01.png图A是在走隐层的路上，第一道门忘记门x[0,1],决定保留多少信息过来；第二道门，+[-1,1],信息增益门，多的更多少的更少。

潇萧之炎·2023-04-03 15:33

数据挖掘(2.4)--数据归约和变换

目录1.数据归约1.1数据立方体聚合1.2特征选择1.3数据压缩1.4其他数据归约方法回归分析直方图聚类简单随机采样（SAS）2.数据离散化2.1基于信息增益的离散化2.2基于卡方检验的离散化2.3基于自然分区的离散化

码银·2023-04-02 17:17

机器学习之旅—决策树(3)

dt_cover.png从ID3到C4.5ID3定义ID3算法的核心是在决策树各个子节点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树，具体方法是:从根节点开始，对节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节点的特征

zidea·2023-04-01 13:23

那些年的面试

怎么判断是乱码还是正常输入，提示n-gram语言模型12-17百度面试，百度智能云AI应用部，NLP算法工程师一面cdssm原理、和dssm区别逻辑回归推导决策树、剪枝过拟合的起因及解决方法，droupout原理信息增益熵

你_是谁家的美啊·2023-03-30 02:57

决策树中的信息增益、信息增益比和基尼系数

在决策树算法中，也使用到了信息增益来构建决策树。下面会通过一个通俗的例子理解信息增益与信息增益率。

jieyao·2023-03-29 17:46

机器学习-决策树

“叶节点”对应于一个预测结果学习过程：通过对训练样本的分析来确定“划分属性”（即内部节点对应的属性）预测过程：将测试示例从根节点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下行，直到叶节点策略：分而治之信息增益信息熵是度量样本集合

N._·2023-03-25 07:57

熵、条件熵、信息增益（互信息）

信息增益首先明确一点，信息熵是信息量的期望！期望！期望！（各种信息熵都是如此，像熵、条件熵、信息增益）熵：表示随机变量的不确定性。

Bigvan·2023-03-22 18:07

熵Entorpy和信息增益InformationGain

本文内容是机器学习中决策树的基础知识，当然如果你有兴趣了解并且具备简单的概率知识，也可以看懂，不妨先看看能赢100元的小球问题。阅读本文共需10秒或十分钟或n小时？包括以下内容什么是熵熵的计算方法熵的范围什么是IGIG的计算方法从小球问题开始做个游戏，用时半分钟，获胜可得100元钱。三个盒子，初始设置如下图所示，box1中4红，box2中3红1蓝，box3中2红2蓝游戏规则：随机取出并放回小球四次

莫怂·2023-03-17 09:10

（九）从零开始学人工智能--统计学习：KNN&SVM&决策树

k-NearestNeighbor）1.1距离选择1.2K值选择1.3维度灾难1.4KNN的优缺点2.支持向量机2.1线性可分支持向量机2.2线性支持向量机2.3非线性支持向量机3.决策树3.1数据划分3.1.1基于信息增益的节点划分方法

小花技术大本营·2023-03-15 10:41

决策树详解从零到入门

）纯度及其度量（1.1）纯度-Purity（1.2）信息熵-InformationEntropy（1.2.1）来源（1.2.2）公式（1.3）基尼值（1.4）简单案例1（2）决策树纯度的度量（2.1）信息增益

BlackStar_L·2023-03-14 07:28

【BData08】Decision Tree 决策树 & Entropy 熵 & 信息增益

一个决策树案例熵Entropy首先，熵是什么，条件熵又是什么信息增益构建决策树决策树解决的是机器学习领域监督学习的分类问题，即：Machine_Learning:Supervised_Learning:

脚踏实地的大梦想家·2023-03-14 07:56

熵之道

熵的定义如下：熵条件熵的定义如下：条件熵，H(D|A=ai)就是在知道A的确切条件之后计算的熵H(D)和H(D|A)若从训练集得到，则分别称之为经验熵和经验条件熵；互信息=H(D)-H(D|A)信息增益

Mattina·2023-03-09 17:04

基于决策树的银行存款预测

二、实验原理三、具体实现1.求每个特征的信息熵2.求每个特征信息增益并找寻信息增益最大的特征值3.实现决策树的网络结构并保存4.模型中未出现的判决条件情况下，结果确定5.预测函数6.对银行数据进行预测四

不会就用洛必达·2023-03-08 21:24

04_使用决策树对银行贷款进行建模

使用决策树对银行贷款进行建模1、实验描述使用Python编程，输入为自定义数据集，分别为贷款对象的四个属性，年龄，是否有房，是否有工作，信用情况计算所有可能的特征的信息增益，选择最优的特征值划分数据集，

JTZ001·2023-03-08 21:51

机器学习深版09：贝叶斯网络

机器学习深版09：贝叶斯网络文章目录机器学习深版09：贝叶斯网络1.复习1.信息熵（熵）2.交叉熵3.相对熵（KL散度）4.互信息5.信息增益6.概率三公式7.金条问题2.朴素贝叶斯以文本分类为例3.贝叶斯网络一个简单的贝叶斯网络全连接贝叶斯网络正常的贝叶斯网络实际案例分析特殊的贝叶斯网络其他解释说明

fafagege11520·2023-02-28 19:16

电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习

Generalization&Overfitting线性分类器LinearClassifiers激活函数-概率决策⚠线性回归决策树DecisionTrees决策树构建递归退出条件C信息熵Entropy信息增益

Vec_Kun·2023-02-16 21:15

机器学习之决策树算法（1）

信息增益：标签的信息熵减去样本特征的信息熵。越大特征越优。下面我们用kaggle上大赛的数据来预测泰坦尼克号幸存者。数

z小猫不吃鱼·2023-02-07 10:16

3.5 决策树

文章目录3.5.1认识决策树3.5.2决策树分类原理详解1.原理2.信息熵的定义3.决策树的划分依据之一------信息增益4.决策树的三种算法实现3.5.3决策树API使用决策树对鸢尾花数据集进行分类

Aurora-boo·2023-02-07 08:48

随机森林------random forest

ID3基于信息增益做特征选择，所以很容易受到某一特征特征值数量的干扰。信息增益会偏向于属性值多的那一个属性。所以C4.5采用了信息率作为特征选择的标准。

独步计院·2023-02-06 19:01

决策树与随机森林

分类问题使用信息增益，信息增益率或者基尼系数；每个节点按少数服从多数定值回归问题使用均方误差；每个节点按均值定值；叶子节点的熵的加权平均值必然小于父节点，证明信息是越来越明确；叶节点的加权平均熵最小的特征优先使用

tongues·2023-02-06 17:09

《机器学习》笔记

文章目录第2章模型评估与选择2.3性能度量2.5偏差与方差第3章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.4线性判别分析3.6类别不平衡问题第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

damonzheng46·2023-02-06 13:59

决策树（划分选择、算法流程、剪枝处理，连续值与缺失值处理）

划分选择信息增益信息熵信息熵越高，纯度越低信息增益一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性来进行划分所获得的“纯度提升”越大信息增益对可取值数目较多的属性有

夕述·2023-02-05 13:20

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