IG信息增益

【LDF】线性判别函数（一）

：设gi(x),i=1,2,…,cg_i(\mathbf{x}),i=1,2,\ldots,cgi(x),i=1,2,…,c,表示每个类别对应的判别函数，决策规则为：如果gi(x)>gj(x),∀j≠ig_i
寂静的以·2023-01-02 12:09

决策树----对天气和自身状态是否适合去运动做出预测

目录前言一、决策树原理二、实验过程2.1.最优决策属性的选择2.1.1信息熵2.1.2信息增益（代表算法:ID3）2.2准备数据集2.3创建决策树2.4保存和读取决策树2.5绘制决策树2.6使用决策树进行分类
༄༄小半生༅࿐·2023-01-01 23:14

决策树实现手写体识别

文章目录决策树识别手写体前言代码获取实现步骤所需的库导入数据集信息熵选出信息增益最高的属性选出信息增益率最高的属性选出基尼指数最低的属性生成决策树展示树测试决策树简单实现演示效果展示信息增益信息增益率基尼指数改进改进效果信息增益信息增益率基尼指数结果分析决策树识别手写体前言决策树
thinker_s·2023-01-01 20:56

decision_tree_glass

3.实验知识点香农熵信息增益4.实验环境python3.6.55.预备知识Python编程基础准备工作点击屏幕右上方的下载实验数据模块，选择下载decision_tree_glass.tgz到指定目录下
大暑这天开通了博客·2022-12-30 07:12

【决策树】简单介绍+个人理解（二）

IterativeDichotomizer)ID3是Quinlan于1986年提出的,它的提出开创了决策树算法的先河,而且是国际上最早的决策树方法,在该算法中,引入了信息论中熵的概念,利用分割前后的熵来计算信息增益
寂静的以·2022-12-29 21:36

机器学习算法22 决策树到集成学习思想(04 经典决策树算法 ID3和C4.5比较，CART)

我们已经知道ID3与C4.5的不同之处在于，ID3根据信息增益选取特征构造决策树，而C4.5则是以信息增益率为核心构造决策树。既然C4.5是在ID3的基础上改进得到的，那么这两者的优缺点分别是什么？
熙仪繁华·2022-12-29 15:34

决策树ID3，C4.5，CART算法及实现

文章目录一.决策树1.画法2.决策树的剪枝3.挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性3.2python代码实现二.sk-learn库对西瓜数据集，分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现
机智的橙子·2022-12-29 15:03

【机器学习】通过ID3,C4.5,CART算法构建决策树

决策树（一）、决策树的简介（二）、构造决策树的三种构造方法1.基于信息增益生成决策树（ID3算法）2.基于信息增益率生成决策树（C4.5算法）3.基于基尼指数生成决策树（CART算法）总结（一）、决策树的简介决策树
打代码能当饭吃？·2022-12-29 15:03

机器学习| 面试题：09、ID3、C4.5、CART算法总结与对比

三种算法所用的最优属性选择方法详述信息增益(ID3决策树中采用)**“信息熵”**是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假定当前样本结合DDD中第kk
Mrrunsen·2022-12-29 15:02

【机器学习】ID3_C4.5_CART算法总结与对比

三种算法所用的最优属性选择方法详述信息增益(ID3决策树中采用)**“信息熵”**是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假定当前样本结合DDD中第kkk类样本所占的比例为pk(k=1,2,...,c)p_
秋天的波·2022-12-29 15:02

传统机器学习

列1列2机器学习方法模型评估与选择性能度量、偏差与方差线性模型线性回归、逻辑回归决策树信息增益、剪枝、C4.5神经网络SVM对偶问题、核方法贝叶斯分类器极大似然估计、EM算法集成学习boosting、bagging
Alchemist Notes·2022-12-29 12:43

决策树--缺失值如何处理

也就是面对两个问题：1、如果样本某个属性有缺失值，那么怎么计算使用这个属性划分结点时的信息增益呢？
鸡汤本汤·2022-12-28 16:38

决策树信息增益|信息增益比率|基尼指数实例

文章目录信息增益（ID3算法）信息增益比率（C4.5算法）基尼指数（CART算法）数据：信息增益（ID3算法）信息熵表示信息的混乱程度，熵越大数据越混乱。
我是女生，我不做程序媛·2022-12-28 07:49

熵、信息增益----决策树原理分析、代码实现与绘图

文章目录决策树的原理与实现两个重要的概念熵信息增益决策树的实现过程创建数据集定义熵函数，输入数据集，返回熵值计算信息增益、返回最大信息增益列下标分割数据集组合板块，以递归方式构造决策树决策树的存储与读取测试决策树
Gaolw1102·2022-12-28 07:18

[决策树]一步步详解信息增益、增益率、基尼指数

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
东谎园·2022-12-28 07:48

超详细的信息熵、信息增益、信息增益比、基尼系数

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。
snowdroptulip·2022-12-28 07:48

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

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
謙卑·2022-12-28 07:47

熵，信息增益，信息增益率，基尼指数(附案例)

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)=-
迷雾总会解·2022-12-28 07:16

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）

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
一只黑猩猩·2022-12-28 07:16

AI基础：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数

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
小明同学YYDS·2022-12-28 07:15

机器学习：决策树之信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数分析

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
示木007·2022-12-28 07:14

5. 决策树 DecisionTree

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
ly_Lion·2022-12-28 07:44

信息熵(ID3)、信息增益（C4.5）、基尼值和基尼指数

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
甜甜的初夏·2022-12-28 07:43

机器学习算法|决策树C4.5--python实现

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。
geniusle201·2022-12-28 07:13

决策树——信息增益、信息增益率、基尼指数

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。
Evandworld·2022-12-28 07:42

机器学习笔记02--决策树算法(手把手教你看懂)---信息熵，信息增益，增益率，基尼系数

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
AI学习的我·2022-12-28 07:11

决策树及分类原理与划分依据：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数

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
learning-striving·2022-12-28 07:10

R语言与网站分析 第7章分类指…

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
houjing1990·2022-12-27 20:26

人工智能导论知识归纳五

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
海盐_焦糖·2022-12-27 08:18

iris数据_决策树Decision Tree（ID3算法）（UCI数据库）

（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
weixin_39736150·2022-12-26 11:34

《机器学习》及实战三、决策树理论及实战

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
Yuuuuu丶Tian·2022-12-26 08:30

【周志华_机器学习】阅读笔记 第四章决策树

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
风⃰同学·2022-12-26 04:53

机器学习笔记-决策树

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
林大帅6688·2022-12-26 04:21

机器学习----第四章决策树 学习笔记

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
刘星星儿·2022-12-26 04:51

python 机器学习 信息熵的计算

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。
数学是算法的灵魂·2022-12-26 01:02

决策树算法（五）

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
王涛涛.·2022-12-24 18:07

matlab中关于决策树算法

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。
qq_40707269·2022-12-24 17:17

分类算法之决策树

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
一本糊涂张·2022-12-24 14:15

吃瓜教程-Task3（第4章）

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。
爬树的小孩·2022-12-24 14:01

一文读懂ID3、C4.5、CART

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）。
one-莫烦·2022-12-24 11:05

决策树与随机森林

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。
JNYxiaocao·2022-12-24 08:59

决策树算法-理清每个细节-附R+Python代码

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，
风风雨雨中寻觅·2022-12-24 03:40

西瓜书-决策树

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
zjw120·2022-12-23 13:33

决策树与随机森林

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
Fran OvO·2022-12-23 10:56

各类决策树算法的对比

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。
simonchen198774·2022-12-22 22:53

机器学习笔记-最大熵模型

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
Pijriler·2022-12-22 16:49

决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

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
欣一2002·2022-12-22 07:19

机器学习--决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

-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
jiangchao98·2022-12-22 07:34

周志华机器学习：决策树

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
椰子奶糖·2022-12-21 21:13

周志华机器学习-决策树

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？
馒头没有馅儿yolo·2022-12-21 21:00
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