IG信息增益第19页

【weka】决策树C4.5

WEKA进行数据挖掘，第2部分【3】weka算法参数整理【4】机器学习工具WEKA使用总结，包括算法选择、参数优化、属性选择文章目录参考1算法原理1.1计算类别信息熵1.2计算每个属性的信息熵1.3计算信息增益

bryant_meng·2022-12-09 02:03

机器学习-决策树算法代码详注

优点：计算复杂度不高，结果易于理解缺点：容易产生过拟合现象，所以需要对决策树进行剪枝前提知识：熵、信息增益（信息在数据划分之前和之后发生的变化大小，与熵的减小程度成正比，即数据有序程度成正比）：https

咻哈·2022-12-09 01:29

决策树（算法+代码）

InfoA(D)=∑Dj/D*Info(Dj)决策树会选择最大信息增益来对节点进行划分。信息增益：：表示X的信息，而使得Y不确定性减少的程度。信息增益方法倾向

lxy209601483·2022-12-09 01:28

机器学习与数据挖掘知识归纳（二）

四.决策树1.决策树学习的基本思想决策树学习每次划分时，要选择使得信息增益最大的划分方式（局部最优），以此来递归构建决策树。通常包括3个步骤：特征选择、决策树生成和剪枝。

_TOS·2022-12-08 12:43

机器学习算法（六）：基于决策树的分类预测

决策树的应用2.实验室手册2.1学习目标2.2代码流程2.3算法实战2.3.1Demo实践¶2.3.2基于企鹅数据集的决策树实战2.4重要知识点2.4.1决策树构建的伪代码2.4.2划分选择2.4.2.1信息增益

尽力而为还不够·2022-12-08 11:45

笔记d008 决策树与集成学习

决策树是二分树信息论单位为bit5bit决定世界冠军5=1/32log1/32信息熵越大把减少不确定性的东西放在更头部的node划分依据信息增益初始信息熵大小-条件伤大小不确定性减少最多to_dict(

astastya·2022-12-08 02:10

educoder机器学习-实验四-编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法

这是educoder平台，机器学习-实验四-编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法的代码详解与解决过程详解，创造不易，请大家点点赞，收藏藏！

Tony_Chen_0725·2022-12-07 22:08

决策树（Decision Tree)

决策树（DecisionTree）时间：2022/5/17文章目录决策树（DecisionTree）1.相关知识2.决策树构建算法3属性选择度量3.1信息增益3.2增益率3.3基尼指数3.4其他属性选择度量

木桷·2022-12-07 21:19

机器学习决策树随机森林

文章目录参考决策树指标基尼系数基础公式公式理解引入划分后的公式划分后公式的理解信息熵、信息增益如何理解信息熵两种指标的对比总结参考b站视频【决策树、随机森林】附源码！！

Melody2050·2022-12-07 05:36

《机器学习实战》——第3章决策树

创建分支的伪代码函数createBranch()如下所示：3.1.1信息增益划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益。

海鸥丸拉面·2022-12-07 00:17

机器学习实战——决策树ID3

文章目录1.决策树的构造1.1决策树的一般流程1.2信息熵（1）定义（2）code：计算信息熵、创建数据集1.3划分数据集（1）code：按照给定特征划分数据集1.4信息增益（1）定义（2）code：选择最好的数据集划分方法

冠long馨·2022-12-07 00:17

《机器学习实战》—— 决策树

目录一、决策树的构造1.信息增益2.划分数据集3.递归构建决策树二、在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图1.Matplotlib2.构造注解树三、测试和存储分类器1.测试算法：使用决策树执行分类

LiaoNanan·2022-12-07 00:46

《卷积神经网络与计算机视觉》笔记

文章目录1.随机森林（RDF）信息熵信息增益2.神经网络基础神经网络分类学习规则分类多层感知机（MLP）参数学习梯度不稳定问题（梯度爆炸或消失）——激活函数选择问题3.循环神经网络（RNN）4.卷积神经网络

DDDouble T·2022-12-06 15:35

lightGBM算法梳理

主要的原因是对于每个特征，我们需要浏览所有的数据去计算每个可能分裂点的信息增益，真是非常耗时的。

futurewq·2022-12-05 18:33

Kamiya丨Kamiya艾美捷抗BCMA单抗，克隆Vicky-2说明书

Ig同种型：大鼠IgG2a免疫原：重组小鼠BCMA胞外结构域（aa1-46）格式：100µg蛋白g亲和纯化抗体从浓缩杂交瘤组织中纯化培养上清液。

Sylvia_sc·2022-12-05 17:31

Kamiya艾美捷抗胸腺嘧啶二聚体单抗（环丁烷嘧啶二聚体CPD）说明书

Ig同种型：小鼠IgG1免疫原：紫外线照射三文鱼精子DNA杂交瘤：小鼠骨髓瘤（P3/X63-Ag8）x免疫小鼠（Balb/c）脾细胞。

Sylvia_sc·2022-12-05 16:10

感知器算法及其Matlab实现

感知器算法的问题在于如何求解权向量，我们可以通过已预分类的训练样本集，考虑ωi/ωj\omega_i/\omega_jωi/ωj的两分问题G(X)=WTX>0⇒X∈ωiG(X)=WTX0\RightarrowX

JosephJohnny·2022-12-04 17:43

百面机器学习—3.逻辑回归与决策树要点总结

二、决策树1.决策树的算法（ID3，C4.5，CART）总结1.1ID3—信息增益1.2C4.5—信息增益比1.3CART—基尼指数1.4三种算法对比2.为什么决策树需要剪枝？如何进行剪枝？

哎呦-_-不错·2022-12-04 14:58

【推荐系统】WOE、IV、OR值、信息增益、卡方检验

目录特征起因评分卡模型中的IV和WOE详解信息增益OR值卡方检验GaussRank高基数数据特征起因特征工程综述常看常新工业级推荐系统中的特征工程-杨旭东的文章-知乎评分卡模型中的IV和WOE详解IV值衡量了某个特征对目标的影响程度风控模型

littlemichelle·2022-12-04 03:07

educoder 决策树

7、决策树第2关：信息熵与信息增益importnumpyasnp#计算信息熵defcalcInfoEntropy(feature,label):'''计算信息熵:paramfeature:数据集中的特征

@小蜗牛·2022-12-03 21:54

DecisionTreeClassifier决策树

或输入‘entropy’使用信息增益splitter每

代嘻嘻·2022-12-03 10:50

使用决策树算法进行鸢尾花数据分类(python)

使用决策树算法进行鸢尾花数据分类（学习笔记）决策树算法介绍构建树的过程从根节点开始，计算所有特征值的信息增益（信息增益比、基尼系数），选择计算结果最大的特征作为根节点。

CavalierJHC·2022-12-03 10:20

人工智能面试总结-决策树

说说信息增益？说说树模型怎么判断叶子节点是否要分裂？说说ID3和C4.5的区别？说说决策树有哪些要素？说说决策树中剪枝的作用？说说剪枝有哪些策略？说说剪枝中的预剪枝与后剪枝？说说预剪枝与后剪枝优缺点？

啥都生·2022-12-03 09:37

2秒看透决策树

我们构建决策树的主要工作是确定特征判断的先后顺序（比如使用信息增益选择当前使用哪个特征作为当前节点的特征判断）。决策树的基本想法是随着深度的增加，节点的熵迅速地降低。熵降低的速度越

rotten wood·2022-12-02 13:04

《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-6 7 8 第四章分类决策树 KNN算法朴素贝叶斯

文章目录第四章分类1.分类基本概念2.预测任务3.模型分类生成模型判别模型4.经典分类方法4.1决策树引入：高尔夫问题引入小结决策树构建决策树构造具体流程属性选择度量信息增益信息增益率Gini指标过拟合问题过拟合与树剪枝由决策树提取分类规则

敲代码的小提琴手·2022-12-02 02:58

Python 中的决策树

决策树被分配给基于信息的学习算法，这些算法使用不同的信息增益度量进行学习。我们可以将决策树用于我们有连续但也有分类输入和目标特征的问题。

IT娜娜·2022-12-02 00:26

关于特征选择的一些常用手段(其一)

—今天的风儿有些喧嚣1.信息增益定义:熵,表现的事情的不确定性；越大越不确定。条件熵,表现的是在一个条件下，事情的不确定性；信息增益,为熵与条件熵的差，表现的是信息的不确定性减少的程度。

今天的兔儿有些喧嚣·2022-12-01 20:53

XGBoost：理论基础与模型应用

XGBoost：理论基础与模型应用(一)决策树模型目录XGBoost：理论基础与模型应用(一)决策树模型前言ID3算法信息增益ID3算法过程C4.5CARTCART生成分类树的生成回归树的生成总结主要参考

BUCT_Yanglp·2022-12-01 16:53

机器学习——监督学习之决策树分类模型

c.决策树的构建通常根据特征的信息增益或其他指标。d.分类时，只需要按照决策树中的结点依次进行判断，即可得到样本所属类别。

L_imbo·2022-11-30 22:49

机器学习-使用决策树DecisionTreeClassifier()对鸢尾花数据集进行分类

1．1决策树回归的工作基础主要任务是首先介绍什么时决策树和信息增益，平均误差，Gini系数等一些基础概念，之后手动推演和上机实践实现决策树的分类与回归1．2决策树分类的实验条件使用了python作为主要工具

记住0和1·2022-11-30 22:47

机器学习的练功方式（七）——决策树

文章目录致谢7决策树7.1认识决策树7.2决策树原理7.3信息论7.3.1信息熵7.3.1.1熵7.3.1.2信息7.3.1.3信息熵7.3.2信息增益7.4决策树实现7.5决策图7.6后话致谢信息熵是什么

ArimaMisaki·2022-11-30 22:46

决策树算法

决策树目录决策树1.认识决策树2.决策树算法主要解决的问题3.构建决策树3.2贪心算法4.不纯度5.ID3算法构建决策树5.1信息论基础5.2信息增益5.3构建决策树5.4ID3的局限性6.C4.5算法

荼靡，·2022-11-30 13:25

决策树贪心算法正确吗？

问题定义：按照信息增益大的贪心思想，构建的树能不能保证最小？

出尘呢·2022-11-30 13:47

R语言决策树实现

文章目录决策树决策树函数优势决策树适用于分类型独立变量决策树函数ID3：informationentropy信息熵C4.5：informationgainratio信息增益比CART：giniindex

Cachel wood·2022-11-30 02:23

机器学习进阶第三节-决策树随机森林

决策树ID3使用信息增益/互信息进行特征选择C4.5信息增益率CART基尼系数决策树不加限制增长往往会过拟合，泛化能力弱，通过剪枝和做随机森林来减少过拟合现象随机森林多棵树理论上抑制过拟合bagging

yzy_1117·2022-11-30 02:50

机器学习-算法进阶(3)：决策树

蕴含的信息越多，如果p=0且发生了那么信息量是爆炸性的数据可离散可连续度量两个变量的距离两个事件独立的化，互信息为0求负对数似然函数的最小值决策树就是建立一个熵不断下降的树哪个熵值差得多，哪个特征得影响就越大：信息增益

weixin_51182518·2022-11-30 02:48

解决anconda pytorch环境下import cv2失败，python环境下import cv2却能成功问题

原因：下载安装的opencv库不完全解决：下载cv2，链接链接：https://pan.baidu.com/s/1oUdcbF9Q68OdZdY6iG7Nxw提取码：e99k将cv.zip在anconda

qq_56291837·2022-11-29 23:29

吃瓜笔记---第四章决策树

注：本文只是本人阅读西瓜书及南瓜书的阅读笔记和心得，可能只有自己能看懂，鉴于本人水平有限，有极大可能出现错误，欢迎读者批评指正决策树的学习通常包括3个部分：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪1、信息增益自信息

deeplearningcc·2022-11-29 21:39

日常学习记录——目前学习记录总结

决策树算法——基于信息熵、基于信息增益、基于Gini指数模糊决策树算法——决策树算法的改进版本随机森林算法——基于Gini指数的CART决策树的集成学习算法平衡随机森林——面向不平衡数据集的随即森林算法的改进版本

锂盐块呀·2022-11-29 15:59

日常学习记录——决策树根节点的选择

日常学习记录——决策树根节点的选择1数据集2根节点的选择1信息增益的计算2计算单列属性信息熵3计算各属性信息增益3存在问题与反思1数据集本例使用的是经过预处理的模糊数据集，如下所示。

锂盐块呀·2022-11-29 15:59

决策树实现图像分类（JMU-机器学习作业）

决策树实现图像分类（JMU-机器学习作业）文章目录决策树实现图像分类（JMU-机器学习作业）决策树先验知识信息熵条件熵信息增益决策树剪枝预剪枝后剪枝离散型数据分类代码运行结果：连续型数据分类代码运行结果

急雨·2022-11-29 14:39

使用支持向量机的基于异常的入侵检测系统

⼀种智能⼊侵检测系统第⼀阶段第⼆阶段：分类总结2.使用支持向量机的基于异常的入侵检测系统1.预处理入侵数据集2.基于信息增益的特征排名3.分类器优化4.使用RBF-SVM的检测模型总结参考论文申明：未经许可

不懂开发的程序猿·2022-11-29 14:09

常见分类模型：决策树、随机森林、GBDT、XGB

即信息增益：缺点：1.对取值数

hhhh106·2022-11-29 09:00

2022年11月28日 Desition Tree 学习笔记

信息增益：用样本

小蒋的技术栈记录·2022-11-29 07:23

中文信息处理（五）—— 文本分类与文本表示

文本分类方法基于传统机器学习的文本分类1.2文本分类的一般流程2.基于向量空间模型(VSM)的文本表示方法2.1one-hot表示2.2VSM①文档（Document）②项（Term）2.3特征选择常用方法①文档频率DF②信息增益

·2022-11-29 06:50

通过matlab编程，使用Laplacian算子对该图像进行锐化操作。

%I=rgb2gray(RGB);%imshow(I);%title('原始灰度图像');a=1;model=[0-2*a0;-2*a1+4*a-2*a;0-2*a0];[m,n]=size(im);Ig

努力上进的码字·2022-11-28 23:28

3dmax2020下载3dmax2020下载安装详细教程

3dmax2020的下载方法以及安装激活详细教程，按照我提供的方法进行操作，你肯定可以一直使用此软件且不会出现任何问题；3dmax2020（64位）下载地址：https://pan.baidu.com/s/1xf4-IG5WBKKb

yht6005·2022-11-28 18:32

机器学习：决策树算法(ID3算法)的理解与实现

机器学习：决策树算法（ID3算法）的理解与实现文章目录机器学习：决策树算法（ID3算法）的理解与实现1.对决策树算法的理解1.概述2.算法难点选择最优划分属性1.信息熵2.信息增益2.使用sklearn

深知知知知·2022-11-28 12:31

（5）机器学习--分类模型之决策树算法

决策树目的：找到一个特征值，对其进行分类，然后使得纯度更高1.1.2信息增益信息增益：以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可以表

north_fish420·2022-11-28 10:45

一文搞懂决策树-CART（3）

ID3中使用了信息增益选择特征，增益大优先选择。C4.5中，采用信息增益比

数据分析-中志·2022-11-27 19:28

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