Gini

决策树(decision tree)

a15957199647·2024-09-01 03:55

决策树知识点

1.常见的一些决策树模型ID3C4.5CART结构多叉树多叉树二叉树特征选择信息增益信息增益率Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程

慢慢向前-·2024-02-03 13:05

mym_74·2024-02-03 13:34

数据挖掘——考试复习

数据挖掘——考试复习考点填空欧几里得距离余弦相似度简单匹配系数Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类

hzx99·2024-02-02 11:02

决策树的基本构建流程

这里标签的纯度的衡量指标有：分类误差；信息熵（Entropy）；基尼系数（Gini）。我们举例来看看这三个指标是如何计算的：对于单个数据集假如我们有10条样本，6条0类样本，4条1类样本

今天也要加油丫·2024-01-23 09:55

数据挖掘之分类问题、决策树问题以及一个关于误差的泛化理论

文章目录分类问题的定义决策树问题Gini系数过拟合误差及泛化理论泛化理论的理解和证明相关习题都说港中文陶宇飞老师的数据挖掘课讲得非常好，这次选上，果然感觉老师思路清晰，循循善诱。

蒋大钊！·2024-01-17 21:16

Sklearn之随机森林

二：随机森林分类器classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’warn’,criterion=’gini’,max_depth=

steven_moyu·2024-01-06 05:07

机器学习一些概念

SVM：最大间隔的优化模型CART算法ID3算法GINI算法C4.5算法Novikoff定理：模糊C均值算法：J(U,V)=∑i=1n∑j=1kuijmdij2∑j=1kuij=1,uij∈[0,1]J

satadriver·2024-01-02 08:43

XGBoost理论推导+论文解读-下篇

而增益的计算方式比如ID3的信息增益，C4.5的信息增益率，CART的Gini系数等。

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:24

随机森林中的各个参数（参数详细阐释）

我们先看看随机森林里有哪些参数n_estimators:Any=100criterion:Any="gini"max_depth:Any=None,min_samples_split:Any=2min_samples_leaf

什么不到的小白·2023-12-30 11:41

决策树中各个参数（内有详细参数分析）

首先，我们要知道决策树有哪些参数criterion:Any="gini"splitter:Any="best"max_depth:Any=None.min_samples_split:Any=2min_samples_leaf

什么不到的小白·2023-12-30 11:40

信息论（熵&信息增益&增益率&gini指数）

1、信息熵（Ent(D)）用来度量一组样本集合的纯度（信息熵越小，纯度越高）。假设在集合D中第k类的占比为，则D的信息熵为：2、信息增益（Gain(D,a)）用来表示当利用某属性（特征）对样本进行划分后，其纯度提升（一般信息增益越大，则属性划分后所获得的纯度提升越大）。上式表示对样本集合D利用属性a进行划分后的信息增益（属性a的取值有），其中表示D中所有在属性a上取值为的样本集合。

田浩thao·2023-12-29 10:46

1.决策树

2.2.2ID3算法2.2.2.1信息的定义2.2.2.2信息增益2.2.2.3ID3算法举例2.2.2.4ID3算法优缺点2.2.3C4.5算法2.2.3.1C4.5算法举例2.2.4CART算法2.2.4.1Gini

还是那个同伟伟·2023-12-27 18:02

【机器学习】随机森林

一、原理集成学习bootstrap抽样bagging算法随机森林训练算法随机森林输出变量的重要性Gini方法和置换法二、示例代码（5个）2.1多种弱分类器对比#导入所需的库和模块importnumpyasnp

十年一梦实验室·2023-12-25 01:04

Gini系数（Gini Coefficient，基尼系数）

**Gini系数（GiniCoefficient，基尼系数）**是一种衡量不平等分布的统计方法，常用于评估收入、财富等在一个群体中的不平等程度。

草明·2023-12-23 12:03

Decision Tree建模with Gini and Entropy

目录介绍：决策树的优点：GiniDecisionTreeEntropyDecisionTreeentropy决策树和gini决策树的区别一、数据处理二、建模三、模型准确度四、决策树图型介绍：决策树是一种用于分类和回归分析的机器学习算法

取名真难.·2023-12-22 22:16

WOE IV KS指标

WOE=ln(累计正样本占比/累计坏样本占比)IV=（累计正样本占比-累计坏样本占比）*WOE信息值(IV)预测能力0.9太高，可能有问题GINI系数分别以纵轴及横轴表示分数由高至低及好坏客户的累积百分比

美环花子若野·2023-11-21 19:08

唐宇迪学习笔记11：决策树算法

熵的作用1、如何切分特征(选择节点)问题想象一下目标2、衡量标准-熵熵熵值公式举例三、信息增益原理1、熵值2、信息增益四、决策树构造实例1、实例数据特征目标2、决策树构造例子：基于天气划分五、信息增益率与gini

小丑呀~·2023-11-07 16:24

因果推断--Uplift model的原理和python实操（三）

的应用场景二、UpliftModel原理及建模方法2.1建模目标2.2建模方法1.双模型--差分响应模型2.标签转化--ClassTransformationMethod2.3模型评估1.uplift柱状图2.gini

sikadeerlu·2023-10-30 07:55

决策树Gini基尼系数的计算

但是实际情况可能还存在工资高不愿意见的与假设工资高愿意见的差值就是误差5=（B:1,A:1,B;1,A:2,B:0,A:0）

金字塔的AI·2023-10-20 15:44

35 机器学习（三）：混淆矩阵|朴素贝叶斯|决策树|随机森林

文章目录分类模型的评估混淆矩阵精确率和召回率接口介绍其他的补充朴素贝叶斯基础原理介绍拉普拉斯平滑下面给出应用的例子朴素贝叶斯的思辨决策树基础使用基本原理信息熵信息增益信息增益率Gini指数剪枝api介绍随机森林

Micoreal·2023-10-19 23:46

CART（classification and regression tree)

基尼指数在分类问题中，假设有K个类，样本点属于第k类的概率为pk，则概率分布的基尼指数定义为Gini指数越小表示集合的纯度越高，反之，集合越不纯CARTCART分类树默认使用基尼指数选择最优特征常见数构建算法

怎么全是重名·2023-10-19 10:56

《美团机器学习实践》笔记

30243136/PerformanceMetricF1score:2/F=1/P+1/ROtherinterpretationsforAUC:WilcoxonTestofRanksGini-index:Gini

kingstone010148·2023-10-18 11:43

决策树-特征连续/离散，输出连续/离散

：注意：普通的DT可以多分叉，CART是二叉树离散：DT就正常分，CART采用二分类，对于每个类别选择一个离散值，其余的合到一组（是/否分类思想）连续：都是采用二分，取值分成两部分输出离散：分类问题，GINI

半夜起来敲代码·2023-10-15 02:56

xgboost代价函数里加入正则项，是否优于cart的剪枝

决策树的学习过程就是为了找出最优的决策树，然而从函数空间里所有的决策树中找出最优的决策树是NP-C问题，所以常采用启发式（Heuristic）的方法，如CART里面的优化GINI指数、剪枝、控制树的深度

安于此生__·2023-10-12 22:11

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

XGBoost

而XGBoost也是用的是CART树作为弱学习器，但是它不是根据gini或者均方误差来进行特征选择，而是重新定义了树的特征选择计算的损失函数，根据一阶函数和二阶函数的和最小来进行特征选择。

Diamond1995·2023-10-06 16:49

六、决策树算法(DT，DecisionTreeClassifier)（有监督学习）

一、算法思路具体可参考博文：七、决策树算法和集成算法基尼系数Gini：衡量选择标准的不确定程度；说白了，就是越不确定Gini系数越高需要选择最小的Gini系数来决定决策树下一级别分类的标准以基尼系数为核心的决策树称为

beyond谚语·2023-09-22 18:11

风控建模数据对照篇：WOE IV 回归系数 P值相关系数共线性指标膨胀因子 KS AUC GINI PSI

最重要的事情开始都会讲：建模是始终服务于业务的，没有业务的评分卡就没有灵魂每一个指标段对应的评价如下，就当做各位的参考表数据吧。希望可以对大家有帮助第一部分指标图表以及英文简介第二部分指标对应参考数据需要说明的是，由于对应的目标客群不同，可能各个指标所提供标准不同，可能银行和小贷公司对于KS的标准不相同，银行相对严格，小贷公司可能包含其余的策略性规则，因此可能KS相对比较小。因此，一定要根据具体的

不安分不焦虑·2023-09-20 18:51

机器学习模型的评价指标和方法

机器学习模型的评价指标和方法对于二类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy，[precision，recall，F-score，pr曲线]，ROC-AUC曲线，gini系数。

perfect Yang·2023-09-11 21:55

机器学习算法----原理总结

1.1线性函数生成1.2Sigmoid激活函数2、如何衡量损失3、优化策略三、决策树引言1.ID3算法1.1前向输出1.2损失衡量1.3优化策略2.C4.5算法3.C5.0算法4.CART算法1、基尼指数Gini

温旧酒一壶~·2023-09-08 05:29

机器学习算法系列————决策树（二）

下面两张图是对婚姻和年收入的详细计算过程（为GINI系数为例。）决策树连接一是以信息熵为例进行计算的。

要努力啊啊啊·2023-09-06 16:32

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

随机森林random forest

大概意思是，从训练集中随机抽样n个，然后将这n个组建成树，树按照特征值来划分左右树，寻找最优分类的左右树，按照Gini指数的计算问题，假如将原始数据集D切割两部分，分别为D1和D2，则Gini(D|切割

accosmos·2023-09-01 13:47

决策树

1.sklearn实现决策树1.1语法与参数classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',splitter='best',max_depth

似海深蓝·2023-08-31 23:14

机器学习西瓜书——基尼指数

Gini(D)越小，则数据集D的纯度越高。

张=小红=·2023-08-22 11:08

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 详细说明

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split

Smile_未来可期·2023-08-09 05:39

sklearn中使用决策树

1.示例criterion可以是信息熵，entropy，可以是基尼系数gini#-*-coding:utf-8-*-fromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitwine

乘乘凉·2023-08-07 18:05

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

CART算法

一、Gini公式其中：是类别数（label）样本集合根据特征A是否取某一值被分割成、二、举例假设我们有一个二元分类问题，数据集包含以下四个样本：id年龄有工作有房子1青年无无2中年有有3中年无无4老年有有可以使用

SmartDemo·2023-08-04 23:59

三、决策树四、随机森林

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3）基于信息增益率的C4.5算法4）基于Gini

木筏筏筏·2023-07-28 21:20

全国大学生数据统计与分析竞赛2021年【本科组】-B题：基于 PU-bagging 与 Gini 决策树的用户行为预测与价值判别

目录摘要问题重述一、数据预处理1.1用户id统一1.2城市数据处理1.3日期调整</

格图素书·2023-07-27 22:14

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

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义

2、基尼不纯度与熵Gini（缺乏同质性的度量）和Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。对于这两个概念更重要的是要了解它们之间的关系，以便能够在给定

·2023-06-21 23:23

机器学习-8 集成学习

集成学习集成学习理论集成学习概述集成学习理论随机森林算法原理Scikit-learn中的随机森林分类器函数原型`sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion='gini

so.far_away·2023-06-13 04:40

Entropy，Gini ，Information gain

Entropy信息量：值域发生概率越小，信息量越大。不确定性越高，信息量越大。信息熵：值域,更确切为：，为类别数量：SkewedProbabilityDistribution(unsurprising):Lowentropy.BalancedProbabilityDistribution(surprising):Highentropy.即衡量不确定性的大小不确定性越高，数据越不纯，越混乱，信息熵越

shudaxu·2023-06-10 19:57

【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

decision tree

jaseelashajahan/decision-trees-91553243https://blog.clairvoyantsoft.com/entropy-information-gain-and-gini-index-the-crux-of-a-decision-tree

宣雄民·2023-04-20 23:08

如何衡量每个特征的重要度？

GiniImportance是基于分裂节点时特征Gini不纯度的变化来计算特征重要度的。PermutationImportance：该方法适用于任何模型

AlphaFinance·2023-04-19 03:33

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

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