结合B站UP主:致敬大神的讲解和自己的理解作此文章以便自己日后的复习一些概念熵：对一种事物的不确定性信息：消除不确定性的事物比如：以买榴莲举例，没任何信息的情况下买榴莲，50%挑到好的，50%挑到坏的，但是如果我们闻了一下后发现味道很香，那么这时，这个被我们闻过的榴莲是好榴莲的几率就上升了噪音：不能消除对某件事情的不确定性熵如何度量？解释：未得到信息之前一道选择题有A、B、C、D四个选项，那么这时

一、信息在开始解释信息熵和信息增益之前，我们先来解释一下什么是信息：能消除不确定性的内容才能叫信息，而告诉你一个想都不用想的事实，那不叫信息。

决策树、理解信息熵、信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)、预剪枝、后剪枝、多变量决策树（一）基本流程决策树(decisiontree)：一般的,一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点

数据样例名称是否用鳃呼吸有无鱼鳍是否为鱼鲨鱼是有是鲫鱼是有是河蚌是无否鲸否有否海豚否有否熵熵(Entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标，对于包含m个训练样本的数据集D:{(X(1),y(1)),(X(2),y(2)),⋯，(X(m),y(m))},在数据集D中，第k类的样本所占的比例为pkp_kpk,则数据集D的信息熵为：Info(D)=−∑i=1mpilog2(pi)Info(D)=-

文章目录一、概述二、信息熵三、信息增益四、信息增益率五、基尼值和基尼指数六、剪枝6.1预剪枝6.2后剪枝决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）一、概述决策树(decisiontree

给实习生聊到决策树、GBDT，有几个概念这里再用易懂的方式解释下文章目录信息熵条件熵信息增益信息增益率基尼指数信息熵是决策树的基础信息增益-ID3算法构建决策树信息增益率-C4.5算法构建决策树基尼指数

1.信息熵1.1信息理论从信息的完整性描述：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”(informationentropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。1.2信息熵理解信息熵是一个变量包含信息多少的度量方式信息熵的值越大，则认为该变量包含的信息量就大信息熵越

要从训练数据中建立一棵可用于解决问题的决策树，需要以下333个步骤特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树修剪下面会详细

2、信息增益（决策树的划分依据1）信息增益：以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可

但其实，ID3算法存在这么几个缺陷：1.信息增益准则对可取数值数目较多的属性有所偏好；比如，如果在原来的数据中加入[序号]这一属性，运行ID3算法后，我们会发现序号被作为最优属性首先被划分。

决策树——信息增益、信息增益率、基尼指数背景——信息量的表示信息熵信息增益增益率基尼系数这是机器学习课上面教的几个概念，在这里记一下笔记，如果大家发现我的理解有误，请指正，谢谢。

目录1、什么是决策树2、如何计算信息熵和信息增益2.1信息熵：2.2信息增益：2.3增益率：2.4基尼系数引言：抛开概念，由这个算法的名字我们可以推测一下字面意思，决策树，决策就是有决策能力，树可以理解为我们所学的数据结构中的树

一、决策树及分类原理决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树熵(Entropy)：物理学上是“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

7章分类指标建模：分类分析决策树分裂信息增益：信息熵；信息增益gain（X）=info（S）-info1（S）=熵-条件熵CART算法：二分支，Gini系数C4.5：多分支，连续/离散变量，信息增益比率

线性分类器overfitting过度拟合AutomaticDifferentiation自动微分hypothesis假设Regularization正则化entropy熵InformationGain信息增益

（1）特征选择：特征选择表示从众多的特征中选择一个特征作为当前节点分裂的标准，如何选择特征有不同的量化评估方法，从而衍生出不同的决策树，如ID3（通过信息增益选择特征）、C4.5（通过信息增益比选择特征

https://blog.csdn.net/tian121381/category_9748511.html资料下载，提取码：9k59目录一、前言二、决策树的理论知识1什么叫决策树2决策树中的划分选择1).信息增益

而章节中主要难点集中在如何划分节点，也就是第八步最终得出类似图4.1的决策树4.2.1信息增益，见P75-P77示例：通过各个属性的信息熵来判断结点的“纯度”，进而定义了一个信息增益来计算结点的纯度，最终选股最大的信息增益进行决策树的建立

机器学习笔记-决策树决策树分类原理信息增益公式信息增益率基尼系数总结cart剪枝-SCI特征提取API字典特征提取API文本特征提取API英文文本中文文本Tf-idf回归决策树API决策树分类原理信息增益公式例子

划分选择如何选择最优属性，我们可以由信息熵及信息增益

决策树有三种常见的启发式生成标准，信息增益就是其中之一。

APIclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state=None)criterion特征选择标准“gini"或者"entropy”，前者代表基尼系数，后者代表信息增益

关于信息增益的一些观点和介绍决策树和随机森林。决策树优点和缺点和BP神经网络相比，决策树是一个白盒模型，跟黑盒模型相比，你更能看到其中模型构造的过程或者清晰意识到每一个过程。

目录前言1、基本流程2、属性/特征划分选择2.1信息增益（ID3）2.2增益率（C4.5）2.3基尼指数（CART）3、剪枝处理（节点分裂）前言决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习方法

1.2决策树学习的关键是如何选择最优划分属性，常用指标有：“信息增益”，“增益率”，“基尼指数”等，也可以联合使用。1.3“预剪枝”和“后剪枝”等剪枝处理会提高决策树的泛化能力，减低欠拟合程度。

ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间（C4.5也是贪婪搜索）。

一、决策树决策树包括3个步骤：特征选择决策树的生成（决策树局部最优）决策树的剪枝（决策树全局最优）1.特征选择特征选择的准则是信息增益或者信息增益比、Gini指数。

2018-12-20更新，新增内容2019-01-14更新，对信息熵-信息增益章节中部分文字进行修订一.决策树概念在计算机科学中，树是一种重要数据结构，比如二叉查找树、红黑树等，通过引入“树”数据结构，

决策树算法的核心在于：选择最优划分属性判别分类的三种情形：当前节点包含的样本全属于一个类别，则可视为叶子节点，分类就是本身当前节点为空，则分类就是父类的分类当前节点包含样本不全属于一个类别，那么多数作为类别信息增益

目录一、决策树1，介绍2，Gini系数（CART决策树）3，信息熵、信息增益4，决策树算法1，CART算法思想2，ID35，决策树题目二、西瓜数据集——决策树ID31.导入数据2，信息增益：1）以基尼系数为例

各类决策树算法的对比ID3算法ID3算法基本原理算法的核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。

最大熵  在学习最大熵模型前，我们需要知道熵是什么，在前面决策树那一节，我们介绍了决策树在选择特征时所采用的三种策略：信息增益、信息增益比和基尼指数，其中信息增益和信息增益比都是基于熵计算的，在那里介绍了熵是表示随机变量不确定性的度量

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值

-知乎(zhihu.com)信息熵、条件熵、交叉熵、相对熵互信息什么是「互信息」-知乎(zhihu.com)信息增益信息增益表示得知特征的信息而使得类的信息不确定性减少的程度。信息增益是决策树ID3

决策树文章目录决策树参考基本流程划分选择信息增益决策树的生成——ID3，及其问题增益率决策树生成——C4.5，及其问题剪枝处理预剪枝和后剪枝统计学习方法中的剪枝CART算法（统计学习方法80）CART回归树

二、信息增益划分三、其他属性划分准则增益率【C4.5算法】基尼指数【CART算法】四、决策树的剪枝五、缺失值的处理一、决策树基本流程？

两者算法差别在于一个使用了信息增益一个使用了信息增益比。算法理论定义5.1（

function[empEnt]=expEnt(A)%计算列向量的经验熵empEnt=0;list=unique(A);l=length(list);fori=1:lLength=length(find(A==list(i)));p=Length/length(A);empEnt=empEnt-p*log2(p);endendfunction[ecEnt]=Ecent(A,B,emEnt)%计算经

1，什么是决策树决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法2，理解决策树例子二，决策树分类原理详解1，原理信息熵、信息增益等

算法算法描述ID3其核心是在决策树的各级节点上，使用信息增益作为属性的选择标准，来帮助确定每个节点所应该采用的合适属性。C4.5C4.5决策树生产算法相对于ID3算法的重要改进是使用信息增益率来选择节

在决策树中，是通过信息增益（

CART算法采用gini系数最小的来决定使用哪种特征来进行分裂；ID3算法采用信息增益最大的特征来决定使用哪种特征来进行分裂；二、决策树的最优参数这次的数据集使用稍微复杂一点的泰坦尼克号预

决策树：使用环境：信息不确定性衡量熵值类型：信息熵：信息不确定性衡量条件熵：获取更多信息减少不确定性信息增益：父节点熵-子节点熵，最大信息增益的特征为最佳分割特征举例：/示例依据天气预测是否打高尔夫球的概率

但是数据归一化不是万能的，它对于决策树模型并不适用，以为决策树在进行节点分裂时是根据数据集D关于特征x的信息增益比，而信息增益

机器学习决策树DecisionTree以及python代码实现1.基本算法原理2.选择最优特征进行划分2.1信息增益2.2信息增益率2.3基尼系数4.连续值以及缺失值的处理4.1连续值的处理4.2缺失值的处理

1.ID3算法优缺点：①不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；②采用信息增益容易偏向取值较多的特征，准确率不如信息增益率；③缺失值不好处理。

第四章决策树2022/5/26雾切凉宫至4.2节/视频P6文章目录第四章决策树4.1基本流程p6决策树p6.1算法原理4.2划分选择p6.2ID3决策树自信息信息熵(自信息的期望)纯度条件熵信息增益ID3

机器学习算法（二）：基于决策树的分类预测决策树的介绍和应用简介决策树构建的伪代码特征划分选择信息增益信息增益率基尼系数应用场景优缺点基于企鹅数据集的决策树实战Step1：函数库导入Step2：数据读取/

MachineLearning吧目录定义决策树的关键问题1.问题数2.划分（问题）选择非纯度1.熵度量(Quinlan,C4.5)2.基尼指数（GiniIndex）3.分类误差决策树划分算法ID3（熵，信息增益

目录第1关：什么是决策树任务描述相关知识引例决策树的相关概念编程要求测试说明第2关：信息熵与信息增益任务描述信息熵条件熵信息增益编程要求测试说明第3关：使用ID3算法构建决策树任务描述相关知识ID3算法编程要求测试说明第