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信息增益
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
机器学习
机器学习
决策树
python
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
机器学习
决策树
机器学习
算法
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
人工智能与大数据学习
决策树
《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
决策树
算法
学习
机器学习
人工智能
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
python
算法
信息与通信
python
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
机器学习基础
基尼系数
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
决策树
算法
机器学习
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
算法
分类
机器学习
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
Python机器学习
机器学习
决策树
python
【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
【信用评分预测模型】
决策树
python
机器学习
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
机器学习/深度学习
决策树
机器学习
数据挖掘
信息熵
剪枝
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
python
学习
数据挖掘
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
机器学习
python
决策树
集成学习
机器学习
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
Educoder实训
决策树
算法
机器学习
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
数据挖掘
人工智能
数据挖掘
数据仓库
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
机器学习
决策树
机器学习
人工智能
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
Thinking
in
ML
决策树
python
剪枝
信息熵
机器学习
【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
决策树
机器学习
人工智能
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
机器学习
决策树
机器学习
python
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
人工智能
机器学习
python
神经网络
数据挖掘
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
机器学习
机器学习
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
复习笔记
人工智能
决策树
算法
学习笔记
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
scikit-learn
TensorFlow入门和应用
scikit-learn
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
python机器学习入门
决策树
机器学习
算法
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
机器学习
随机森林
特征选择
bootstrap
机器学习
算法
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
机器学习
人工智能
深度学习
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
人工智能
决策树
ID3算法思想分析
在ID3算法中,选择
信息增益
最大的属性作为当前的特征对数据集分类。
小北呱
·
2023-02-04 19:15
数据挖掘算法
机器学习
信息熵
数据分析
数据挖掘
机器学习:信息熵,基尼系数,条件熵,条件基尼系数,
信息增益
,
信息增益
比,基尼增益,决策树代码实现(一)
文章目录初始化,涉及到使用的变量:信息熵定义公式,经验公式代码:基尼系数定义公式,经验公式代码:条件熵,条件基尼系数条件熵定义公式,经验公式条件基尼系数定义公式,经验公式代码:
信息增益
,
信息增益
比,基尼增益
信息增益
信息增益
比基尼增益代码
萤火虫之暮
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2023-02-04 11:32
python
算法
机器学习
机器学习
信息熵
基尼系数
条件熵
信息增益
信息增益比
数据挖掘之ID3决策树算法
ID3决策树算法(简便)数据挖掘之ID3决策树算法在数据挖掘课程中,相对难一点的就是决策树,在这将自己的代码附上流程ID3算法就是根据
信息增益
来选去节点属性的一个过程作者语言表达能力堪称灾难,因此附加B
这道题,我不会
·
2023-02-04 11:32
决策树
数据挖掘
算法
CART
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。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。
zhouycoriginal
·
2023-02-04 05:57
03_使用决策树预测隐形眼镜类型
使用决策树预测隐形眼镜类型1、实验描述使用Python编程,输入为隐形眼镜数据集,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,进而递归地构建决策树。
奔腾游子
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2023-02-02 11:49
人工智能
机器学习
人工智能
聚类
《机器学习》阅读笔记 第四章
Contents1.建立决策树的基本流程[^1]2.选择划分属性的标准2.1
信息增益
2.2增益率2.3基尼指数3.剪枝3.1预剪枝3.2后剪枝4.连续与缺失值4.1连续值离散化4.2缺失值处理1.建立决策树的基本流程
Golden_Baozi
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2023-01-31 07:43
Datawhale寒假学习
吃瓜系列
机器学习复现4.非递归法建立ID3决策树
ID3选取
信息增益
作为最优特征的选择方式。
天津泰达康师傅
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2023-01-29 11:40
机器学习
决策树
python
决策树回顾
ID3决策树是以
信息增益
为准则来选择划分属性,
信息增益
即代表选
thelong的学习日记
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2023-01-29 00:45
西瓜书决策树笔记
决策树DecisionTree文章目录决策树DecisionTree基本知识划分选择利用
信息增益
选择最优属性利用增益率选择最优属性利用基尼指数选择最优属性剪枝处理预剪枝后剪枝连续值处理二分法处理连续属性缺失值处理针对
MathPie
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2023-01-27 10:48
决策树
算法
从决策树到xgboost(一)
文章目录1决策树1.1决策树定义1.2
信息增益
1.3
信息增益
的算法1.4
信息增益
比2决策树ID32.1ID3树的构建2.2决策树的剪枝2.2.1损失函数定义与计算2.2.2剪枝过程2.3CART树2.3.1CART
约定写代码
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2023-01-27 08:43
机器学习
决策树
ID3
信息熵
机器学习04 决策树
划分选择的准则有
信息增益
、增益率、基尼指数;生成树的常用算法有ID3、C4.5、CART;剪枝是为了避免过拟合。本章数学公式推导较少,重点在于理解决策树的生成过程。
思想在拧紧
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2023-01-27 08:10
机器学习
决策树
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