Gini

【机器学习15】决策树模型详解

决策树算法前言一、决策树的概述二、熵的作用三、决策树构造实例四、信息增益率和gini系数五、剪枝方法六、分类、回归任务七、树模型的可视化展示八、决策边界展示分析九、决策树预剪枝常用参数十、回归树模型总结手动反爬虫
Be_melting·2020-09-19 20:26

随机森林API的理解(sklearn.ensemble.RandomForest)

sklearn.ensemble.RandomForestClassifierclasssklearn.ensemble.RandomForestClassifier（n_estimators='warn'，criterion='gini
NongfuSpring-wu·2020-09-17 00:46

决策树算法调参

1、特征选择标准：DecisionTreeClassifier：可以选择gini(基尼系数，默认）或entropy（信息增益）。
CL@NPU·2020-09-16 22:53

sklearn.ensemble.RandomForestClassifier随机森林rf参数详细解读

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier主要参数：RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion=’gini
飞奔的帅帅·2020-09-16 22:42

CART(Classification And Regression Tree)算法原理详解

1.Gini指数CART决策树是用”吉尼指数”来选择属性划分。
npupengsir·2020-09-15 18:45

Python实现决策树（系列文章7）-- 连续型变量属性值分割修正

1问题在我的例子中，对于连续变量的属性值二分点选择是通过先做百分点切割（切成一百份），然后循环的测试这些切割点的gini指数。
yukai08008·2020-09-15 06:46

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
brilliantyoho·2020-09-14 06:42

决策树算法

决策树算法分为两类：1、基于信息论ID系列，例如：C4.52、最小GINI指示CARPT、SLIQ、SPRINT算法评价的标准：1、决策树的复杂度2、分类精度最优决策树的评判标准：1、叶子节点数最少；2
SmileCloud201·2020-09-12 12:56

AUC、KS评价指标、洛伦兹曲线、Gini系数、Lift曲线和Gain曲线

文章目录1.AUC1.1.混淆矩阵1.2.ROC曲线1.3.关于AUC值2.KS评价指标3.洛伦兹曲线4.Gini系数5.Lift曲线和Gain曲线5.1.Lift曲线5.2.Gain曲线6.总结7.参考资料关于
some_apples·2020-09-12 03:31

Lightgbm算法

Lightgbm算法一.发展过程----whyLightgbmC3.0(信息增益，信息增益率)−>CART(Gini)−>提升树(AdaBoost)C3.0(信息增益，信息增益率)->
Daisy和她的单程车票·2020-09-11 22:01

sklearn随机森林模型参数解释

criterionginiorentropy属性划分计算方式，gini系数和信息熵；splitterbestorrandom前者是
每天进步一點點·2020-09-11 13:38

决策树CART分类算法

分类算法用Gini系数分裂，回归则是计算方差。
ielcome2016·2020-09-11 08:45

DecisionTreeClassifier和DecisionTreeClassifier 重要参数调参注意点

参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者
akon_wang_hkbu·2020-09-11 00:30

随机森林在python上的实现

默认参数classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion='gini',max_depth=None,min_samples_split
阳望·2020-09-10 15:06

王者荣耀：KPL瓶子一男配多女艳福不浅，三大女主播谁更美？

跟美女解说Gini搭档的画面显得专业而让人艳羡虽然自称单身宅男，不过工作缘故，平时瓶子遇到的美女肯定也不少,看得我等宅狗心情五味杂陈！话说KP
王者胜课堂·2020-08-24 21:58

决策树

信息增益法选择特征，只能用于分类预测，生成的是多叉树，不能处理连续特征，不支持剪枝2）C4.5：信息增益比选择特征，只能用于分类预测，生成多叉树，可以处理连续特征，支持剪枝3）CART:可用于分类预测（Gini
zhouxiuli1001·2020-08-24 05:05

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵

Postedon2008/12/25by胡江堂跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如ConfusionMatrix、ROC、Lift、Gini
turkeyzhou·2020-08-24 02:30

pyhton_基尼指数计算

注意：Gini指数越小表示集合中被选中的样本被分错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。
小游园·2020-08-24 02:29

决策树分类器sklearn.tree.DecisionTreeClassifier的使用

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split
csdn_youth0605·2020-08-22 15:51

特征重要度整理 - 随机森林、逻辑回归

常见的计算方法有两种，一种是平均不纯度的减少（meandecreaseimpurity），常用gini/entropy/informationgain测量，现在sklearn中用的就是这种方法；另一种是平均准确率的减少
weixin_39795364·2020-08-22 04:25

人工智能-计算机视觉进阶

一、数据分析1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini系数6）信息熵与组合数7
Mr_Alins_Zhang1·2020-08-22 00:08

决策树与其可视化（python）

主要介绍怎么实（调）现（包），如下所示：fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierdtc=DecisionTreeClassifier(criterion='gini
xujingpilot·2020-08-21 11:33

决策树以及手撸代码

决策树算法种类ID3：基于信息增益选择特征的算法C4.5：基于信息增益率选择特征的算法CART：基于gini系数选择特征的算法代码#DTimportnumpyasnpfrommathimportlogimportoperatordefShannonEnt
Meng·2020-08-19 21:14

机器/深度学习常见面试问题

DecisionTreeClassifier(class_weight=None,criterion='gini',max_depth=2,max_features=None,max_leaf_nodes
菜鸟知识搬运工·2020-08-19 03:24

CART决策树算法浅谈（分类树部分）

这篇博客首先介绍GINI系数以及它的直观意义，再给出基于GINI系数的CART分类树算法实现。这样，CART算法的两部分就介绍完毕。
会飞的烤鸭1995·2020-08-19 02:34

信息熵与Gini不纯度(转)

1、信息熵信息论中的信息量和信息熵。信息量：信息量是对信息的度量，就跟温度的度量是摄氏度一样，信息的大小跟随机事件的概率有关。例如：在哈尔滨的冬天，一条消息说：哈尔滨明天温度30摄氏度，这个事件肯定会引起轰动，因为它发生的概率很小（信息量大）。日过是夏天，“明天温度30摄氏度”可能没有人觉得是一个新闻，因为夏天温度30摄氏度太正常了，概率太大了（信息点太小了）从这个例子中可以看出一个随机事件的信息
songhao22·2020-08-18 11:31

【机器学习】——逻辑模型：树模型（决策树）

决策树决策树算法3要素：特征选择：信息增益，信息增益率，基尼指数（Gini）决策树生成决策树剪枝特征选择特征选择目的：使用某特征对数据集划分之后，各数据子集的纯度要比划分前的数据集D的纯度高（不确定性要比划分前数据集
麻辣芒果鱼·2020-08-17 23:26

机器学习——决策树、随机森林（学习笔记）

笔记目录决策树基本流程划分选择1.ID3(信息增益)：分类实例2.C4.5(信息增益比)：分类3.CART(GINI系数)：分类与回归剪枝算法预剪枝后剪枝随机森林基本流程Outofbagerror(OOBE
XuZhiyu_·2020-08-17 17:38

《Netlogo多主体建模入门》笔记 8

8-GINI系数计算与如何使用行为空间做实验该系列笔记基于集智乐园的《Netlogo多主体建模入门》课程，感谢张江老师与各位志愿者的辛勤付出。
濑尾结弦·2020-08-17 13:35

03 决策树 - 量化纯度、信息增益度、停止条件、评估

请参考：《02决策树-概念》一、决策树量化纯度决策树的构建是基于样本概率和纯度来进行的，判断数据集是否“纯”可以通过三个公式进行判断：Gini系数、熵(Entropy)、错误率。
weixin_34203832·2020-08-17 03:13

机器学习笔记五：使用决策树实现鸢尾花分类

决策树(DecisionTree)：通俗易懂之介绍二、DecisionTreeClassifier类参数介绍sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini
277的万能小黑·2020-08-16 18:27

Gini coefficient直观的解释与实现

引言大家在机器学习中经常会看到基尼系数的词汇，有时候在做比赛的时候，有些赛题的ScoringMetric就是基尼系数。我们去Google或者Baidu，得到的都是些不甚满意的经济学相关的解释。那么在机器学习、数据挖掘领域，基尼系数在实际的应用场景中又该如何解释以及如何实现呢？基尼系数的经济学解释首先，我们先看一张从Wiki上找来的经典图片：基尼系数是一个分布不平衡程度的度量。它被定义成大小在0到1
OraYang·2020-08-15 00:13

sklearn随机森林

classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion=‘gini’,max_depth=None,min_samples_split
蓝天ing·2020-08-13 16:07

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
weixin_34111819·2020-08-10 23:20

信息增益、信息增益比和GINI例子

这是一个计算决策树中信息增益、信息增益比和GINI指标的例子。
weixin_30834019·2020-08-08 23:24

决策树算法学习总结

那时的学习过程还是挺艰辛的,因为其实几种决策树,ID3,C4.5,CART之间的区别,当时在网上是有很多说法的,或者说其实很多说法说的都对,但都是答案的一部分,当时查了很久不得其解,比如说有的说CART跟其他两种的区别在于用GINI
Trident_lin·2020-08-07 20:13

CART决策树算法总结

当CART决策树算法用于创建分类树时，和ID3和C4.5有很多相似之处，但是CART采用基尼指数作为选择划分属性的依据，数据集的纯度用基尼值来度量，具体公式为Gini(D)=1−∑Ck=1pk，其中pk
godspeedkaka·2020-08-07 19:40

Gini，信息熵，分类误差的2个题目

题目一：我的答案：a）男有10个，女有10个，所以，如果要计算性别的Gini值的话，根据Gini值公式：1-(10/20)*(10/20)-(10/20)*(10/20)=0.5b）按照车型多路划分：家用运动豪华
masbbx123·2020-08-07 15:36

[机器学习-Sklearn]决策树学习与总结 （ID3, C4.5, C5.0, CART）

决策树学习与总结（ID3,C4.5,C5.0,CART）1.什么是决策树2.决策树介绍3.ID3算法信息熵信息增益缺点4.C4.5算法5.C5.0算法6.CART算法基尼指数Gini指标7.连续属性离散化
茫茫人海一粒沙·2020-08-07 14:18

决策树对比

基尼系数：Gini（p）=sigma（每一个类）p（1-p）回归树：属性值为连续实数。将整个输入空间划分为m快，每一块以其平均值作为输出。
christ1750·2020-08-07 13:18

二类分类中基尼指数、 熵之半和分类误差率的关系

'font.sans-serif']=['simHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsep=np.linspace(0.0001,0.9999,50)Gini
透明的红萝卜221·2020-08-07 12:05

小嘿嘿之常见分类算法之决策树

ID3用信息增益，C4.5用信息增益率，CART用gini系数。{\color{Red}ID3用信息增益，C4.5用信息增益率，CART用gini系数。}
xyxuyue·2020-08-07 11:39

决策树-预测隐形眼镜类型 （ID3算法，C4.5算法，CART算法，GINI指数,剪枝，随机森林）...

1.1、问题的引入2、一个实例3、基本概念4、ID35、C4.56、CART7、随机森林2.我们应该设计什么的算法，使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类，以决定能否贷款?一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等情况。女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。女儿：那好，我
weixin_33728268·2020-08-07 10:30

数据挖掘-CART,C4.5,ID3,决策树,朴素贝叶斯

为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，又出现了根据GINI系数来选择测试属性的决策树算法CART。2.CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算
weixin_30555753·2020-08-07 10:23

Python数据分析与机器学习实战笔记(11)-决策树算法

文章目录决策树算法1.决策树算法概述2.熵的作用3.信息增益原理4.决策树构造实例5.信息增益与gini系数6.预剪枝和后剪枝7.回归问题解决决策树算法1.决策树算法概述既可以做分类也可以做回归2.熵的作用
grinningGrace·2020-08-06 12:04

【机器学习】CART分类决策树+代码实现

2.CART分类树特征A有N个取值，将每个取值作为分界点，将数据D分为两类，然后计算基尼指数Gini(D,A),选择基尼指数小的特征A的取值。
maershii·2020-08-05 04:36

机器学习经典算法详解及Python实现--CART分类决策树、回归树和模型树

决策树创建过程分析了信息混乱度度量Gini指数、连续和离散特征的特殊处理、连续和离散特征共存时函数的特殊处理和后剪
奋斗的鱼·2020-08-03 18:27

scikit-learn 决策树预测泰坦尼克号幸存者

基于Entropy的分类：ID3，C4.5，C5.0，运算效率更高，使用内存更小，创建出来的决策树更小，准确性高，适合大数据集的决策树创建；基于gini不纯度：CART，分类回归树。
szfhy·2020-08-03 04:17

ML决策树ID3、C4.5、CART公式推导实现

目录1.决策树2.ID3算法3.C4.5算法ID3/C4.5的防过拟合ID3/C4.5的缺失数据4.CART算法1）cart在分类方面：基于基尼系数：Gini(D)2）cart在回归方面：基于方差/标准差
jj_千寻·2020-08-02 18:55

第二次作业：卷积神经网络 part 1

最优化数学知识点算法或理论知识点贝叶斯分类器随机变量，贝叶斯公式，随机变量独立性，正态分布，最大似然估计决策树概率，熵，Gini系数KNN算法距离函数主成分分析协方差矩阵，散布矩阵，拉格朗日乘数法，特征值与特征向量
杨凯YK·2020-08-01 17:00
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