IG信息增益第21页

【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——决策树

常见的决策树算法如下：决策树算法算法描述ID3算法在决策树各级节点上，使用信息增益的方法作为属性的选择标准C4.5算法ID3的改进版，使用信息增益率来选择节点属性。ID3只适用于离散的描述属性，而C4

阿丢是丢心心·2022-11-24 09:13

机器学习---决策树（ID3，C5.0，CART）

目录1.什么是决策树2.决策树介绍3.ID3算法信息熵代码实现信息熵的计算：信息增益python实现信息增益公式4.C4.5算法5.C5.0算法6.CART算法基尼指数Gini指标Python代码实现信息增益的计算

温旧酒一壶~·2022-11-24 09:13

决策树及其python应用（1）

决策树及其python应用（1）决策树1.决策树2.决策树的构造2.1信息增益2.1.1熵和经验熵2.1.2条件熵和信息增益决策树笔记参考呆呆的猫机器学习实战（三）——决策树1.决策树决策树（decisiontree

Messiah___·2022-11-24 09:32

成功解决在 matplotlib 绘图时，坐标轴数字显示不完整问题

plt.subplots_adjust(left=0.25)通过在网上搜索信息发现了篇文字https://www.soinside.com/question/6pxvi5XhyAK6ig

美老师·2022-11-24 03:29

决策树的构建算法

ID3算法使用信息增益作为不纯度。即用信息增益来判断当前的节点用什么样的特征来构建决策树。信息增益越大，不确定性的减少程度越大，越适合用来构建决策树。信息增益也称作互信息，也就是下图的阴影部分。

一条长直线·2022-11-24 01:31

决策树学习提纲（需要解决的一些问题）

分割点的选择依据有信息增益和信息增益比。数值

weixin_30410999·2022-11-24 01:30

机器学习_3:决策树的构建及应用

文章目录实验背景1.决策树算法原理1.1.什么是决策树1.2.如何构建好的决策树1.2.1.香浓熵1.2.2.信息增益1.2.3.信息增益率1.2.4.基尼指数1.3.如何优化构建完的决策树1.3.1.

chuxiao_scx·2022-11-24 01:29

决策树进阶

ID3用的是信息增益准则，偏好于可取值数目较多的属性。

sun_rose·2022-11-23 20:48

机器学习实战笔记(Python实现)-02-决策树

决策树原理简单来说就是：1，先计算所有列概率，及概率log值，据此求出整体的信息熵A；2，取出数据集中的每一列，计算剩余特征值的信息熵ai,并计算差值，也就是信息熵增益：bi=A-ai,除去自己这列，算的信息熵越小，信息增益越大

lengyuyan007·2022-11-23 20:37

决策树--一种常见的机器学习算法

决策树--基于树结构进行决策简介一、白话决策树生成过程二、算法决策树生成过程三、算法细节1.信息增益2.增益率3.基尼指数四、树的剪枝（优化）1.预剪枝步骤优缺点后剪枝优缺点五、进阶处理--连续值与缺失值

探索世界的小白·2022-11-23 19:02

决策树的进阶-----属性值为连续

目录一.决策树概述1.1决策树概念1.2决策树实现步骤1.3分类原理编辑二.分类指标2.1离散和连续属性2.2连续值处理2.3连续值划分原理三.代码实现3.1创建数据集3.2计算信息增益3.2.1信息熵

长得不丑的小林·2022-11-23 19:27

机器学习----熵，信息增益与决策树（Decision Tree）

文章目录1.简介2.熵3.信息增益4.决策树算法5.决策树剪枝策略（1）目的（2）方法6.代码实现1.简介决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率

WFForstar·2022-11-23 19:19

机器学习方法篇(4)------决策树剪枝

预剪枝如上一节所讲建树过程，节点依据信息增益和增益率扩展子节

对半独白·2022-11-23 19:11

机器学习——决策树的剪枝

原因：上一篇博客是使用ID算法构建的决策树，而ID3算法构建的决策树可能存在以下问题：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

Gucciwei·2022-11-23 18:28

机器学习与数据挖掘实验四--编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树

机器学习与数据挖掘实验四（编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法）实验目的：掌握构建决策树的基本流程实验环境：Anaconda/Jupyternotebook/Pycharm实验内容：编码实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法

十七不卖书Q·2022-11-23 16:09

决策树算法 java_决策树算法原理及JAVA实现(ID3)

(3)机器学习(Tom.Mitchell著)第三章决策树，里面详细介绍了信息增益的计算，和熵的计算。

weixin_39677203·2022-11-23 14:40

决策树id3算法 java_决策树ID3算法的java实现

那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计

考试点·2022-11-23 14:10

决策树——剪枝算法

当信息增益，信息增益率和基尼指数增益小于某个阈值，停止生长。当测试集准确性提升小于某个阈值，或不再提升甚至有所下降时，停止生长。（西瓜书）预剪枝方

贪心西瓜·2022-11-23 14:30

机器学习——决策树（分类）

Tao_RY·2022-11-23 12:39

机器学习 ——决策树

第1关：什么是决策树第1题训练决策树的过程就是构建决策树的过程ID3算法是根据信息增益来构建决策树C4.5算法是根据信息增益比来构建决策树决策树模型的可理解性高第2题决策树可以是多叉树。

Ssaty.·2022-11-23 12:32

读周志华《机器学习》第四章--决策树

目录一、决策树1.1原理1.2决策树的特点1.3决策树的三种基本类型二、ID3（信息增益）算法2.1信息熵2.2条件熵2.3信息增益详解3.ID3算法缺点三、C4.5算法（分类树）1.信息增益率2.剪枝

An efforter·2022-11-23 08:05

决策树分类基本原理加案列说明

目录1.认识决策树2.决策树分类原理2.1熵2.1.1概念2.1.2案例2.2决策树的划分依据-----信息增益2.2.1概念2.2.2案列：2.3决策树的划分依据二-----信息增益率2.3.1概念2.3.2

莱维贝贝、·2022-11-23 01:09

机器学习-决策树

目录一、什么是决策树1、决策树的定义2、决策树模型3、决策树学习二、信息增益三、决策树的构造及代码一、背景前提：二、数据处理三、训练算法五、实验总结一、什么是决策树1、决策树的定义百度百科决策树的定义：

guanze1·2022-11-22 22:32

sklearn实现决策树（分类树）

ID3算法以信息增益来决定每一次分裂的节点，它不能处理连续型变量，也不可以剪枝；C4.5算法为了克服ID3算法的弊端（信息增益倾向划分拥有较多属性的特

入锅的小麻圆·2022-11-22 21:48

机器学习---决策树实现

目录一.决策树概述1.1决策树概念1.2决策树实现步骤1.3分类原理编辑二.分类指标三.代码实现3.1创建数据集3.2计算信息增益3.2.1信息熵3.2.2条件熵3.2.3信息增益3.4调用信息增益函数确定根节点运行结果

长得不丑的小林·2022-11-22 14:29

[机器学习]决策树选西瓜

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1.ID3算法2、C4.5

海绵宝里宝气·2022-11-22 13:16

《机器学习》笔记 | 决策树

文章目录1.树生长分裂的属性选择方法1.1信息增益1.2基尼指数2.剪枝2.1预剪枝2.2后剪枝1.树生长分裂的属性选择方法1.1信息增益1.2基尼指数2.剪枝2.1预剪枝2.2后剪枝

南瓜派三蔬·2022-11-22 13:41

数据挖掘学习笔记3-贝叶斯与决策树

ID3：把大信息增益（为防止将生日、身份证号这类过学习属性，增加分类数量惩罚项）的属性用在树根，递归实现决策树。为防止过学习，决策树还有修剪的过程（从树梢开始，将叶节点数量大的样本值赋给

irony_202·2022-11-22 13:08

学习笔记 | 机器学习决策树

文章目录一、算法原理二、基础知识1.自信息、信息熵与条件熵2.信息增益和增益率3.Gini值和Gini指数三、过拟合与剪枝四、连续值和缺失值处理1.连续值处理2.缺失值处理五、总结通过这篇博客，您将收获如下知识

叶庭云·2022-11-22 13:35

《创新创业实训》网课答案解析

一部分习题如下：全部内容请参考百度网盘哦~提取码为：395shttps://pan.baidu.com/s/1Emai3yePZQoB2ofW-6w0ig大家也可以关注我的微信公众号：信小颜并后台回复创新创业实训

信小颜·2022-11-22 10:23

【周志华机器学习】四、决策树

文章目录参考资料1.基本概念2.决策树的构造3.ID3算法（使用信息增益）4.C4.5算法(使用增益率)5.CART算法（使用基尼系数）三种不同的决策树算法小结6.剪枝处理7.连续值与缺失值处理7.1连续值处理

CHH3213·2022-11-22 09:11

机器学习笔记（三）决策树

决策树概述1.1决策树的概念1.2决策树的步骤1.3决策树的优缺点二、决策树的创建2.1决策树的一般流程2.2.典型算法2.3.构造方法三、决策树代码实例（ID3）1.数据集2、计算经验熵（香农熵）3、计算信息增益

Shonllow·2022-11-22 09:00

机器学习基础模型

信息增益和信息增益比？有什么不同（信息增益作为分类指标有什么问题）？决策树如何进行分类？特征是如何选的？CART树决策树分类停止条件是什么？决策树如何进行剪枝？决策树处理连续值的方法？

snowy19130140·2022-11-22 09:05

【机器学习实验三】决策树

目录一、决策树的概念二、熵和信息增益三、ID3算法1、算法简介2、数据收集数据加载计算给定数据的香农熵根据某一特征划分数据集选择最佳属性划分数据集创建并递归遍历该棵树存储树并且加载添加主函数运行代码运行结果总结

ぃ小男孩つ·2022-11-22 07:02

七、手写实现决策树算法

1.实现决策树的前提：信息增益信息增益：数据集合在被处理的之前之后，其信息发生的变化称为信息增益。香农熵或熵：集合信息的度量方式称为香农熵或者简称为熵。

Norni·2022-11-22 07:57

决策树的创建与使用决策树进行分类

目录决策树什么是决策树决策树优缺点创建分支的伪代码CreateBranch()决策树一般流程信息增益信息定义熵的计算划分数据集按照给定特征划分数据集选择最好的数据集划分方式递归构建决策树创建决策树实例数据集创建决策树使用决策树分类决策树什么是决策树分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构

铜制匠·2022-11-22 06:03

机器学习之决策树

目录决策树概念ID3算法思想划分标准缺点确定分类指标代码实现导入必要库创建数据集熵计算计算经验条件熵计算信息增益确定根节点特征定义节点类定义决策树类决策树的生成与预测打印出树结构总结决策树概念决策树是一种机器学习的方法

Ice-冰鸽·2022-11-22 04:14

决策树算法原理

常用的选择标准：信息增益、信息增益率、Gini指数。采用不同的评估标准对应不同的决策树算法。ID3：

爱问西瓜爱大树·2022-11-22 04:11

机器学习决策树ID3算法连续值处理

文章目录1.开发环境2.1决策树算法3.1信息熵3.2信息增益一、过程1.计算信息熵2.对连续值进行处理3.选择最优的属性划分4.按照列的属性值划分数据子集4.根据`pandas.DataFrame类型

LiQiang33·2022-11-22 04:39

决策树处理连续值的方法

下面来具体介绍下，如何采用二分法对连续属性离散化，以t划分后的信息增益：对于数据集中的属性“密度”，决策树开始学习时，根节点包含的17个训练样本在该属性上取值均不同。

贾世林jiashilin·2022-11-22 04:36

决策树处理缺失值和连续值

对于连续属性a，我们可考察包括n-1个元素的候选划分集合（n个属性值可形成n-1个候选点）：利用每个候选点对数据进行划分，得到两个子集，计算信息增益，取最大的信息增益对应作为该属性的信息增益。

gua_niu123·2022-11-22 04:33

机器学习决策树算法和分类原理

目录1决策树算法简介2决策树分类原理2.1熵2.1.1概念2.1.2案例2.2划分依据一：信息增益2.2.1概念2.2.2案例2.3划分依据二：信息增益率2.3.1概念2.3.2案例2.3.2.1案例一

赵广陆·2022-11-22 04:02

决策树但是连续属性值

目录决策树概念ID3算法思想划分标准缺点确定分类指标连续值处理划分原理代码实现导入必要库创建数据集熵计算计算经验条件熵计算信息增益划分连续值确定根节点特征定义节点类定义决策树类决策树的生成与预测打印出树结构可视化总结决策树概念决策树是一种机器学习的方法

Ice-冰鸽·2022-11-22 04:29

决策树学习（二）

目录连续值处理剪枝操作预剪枝后剪枝CCP代价复杂度剪枝：剪枝结果展示：预剪枝操作结果试验后剪枝操作结果试验（CCP）连续值处理当特征值是连续值时，先将该特征所有值进行一个排序，然后再不断的二分，分成两部分数据，计算它们的熵值和信息增益熵值计算公式

郭小胖.·2022-11-22 04:29

机器学习之决策树算法的原理流程以及实现

1.1信息增益定义：以某特征划分数据集前后的熵的差值在熵的理解那部分提到了，熵可以表示样本集合的不确定性，熵越大，样本的不确定性就越大。因此可

a457359584·2022-11-22 03:08

决策树的构造

信息熵和信息增益熵定义为信息的期望值，所谓信息熵，我们不妨把它理解成某种特定信息的出现概率。样本集合D中第k类样本所占的比例P_k（k=1,2

Garlic frog·2022-11-22 02:35

决策树的构造——进阶处理

决策树算法类型ID3算法ID3算法其实我们很熟悉，上篇文章的操作处理就是ID3算法的实现，通过计算每个特征值的信息增益来构造决策树，它较为简单，容易构建，但是它简单自然也有缺点，它

Garlic frog·2022-11-22 02:44

机器学习：决策树的划分依据

决策树的划分依据之一信息增益特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定义为集合D的信息熵H(D)与特征A给定条件下D的信息条件熵H(D|A)之差，即公式为：注：信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y

2034丶·2022-11-22 00:20

吃瓜教程 | Datawhale-2021.10打卡（Task03）

目录第4章决策树4.1基本流程4.2划分选择4.2.1信息增益增益率4.2.3基尼指数参考文献第4章决策树4.1基本流程决策树（DecisionTree）是一类常见的机器学习方法，可通过方法对样本进行分类与回归任务

喝茶用勺子·2022-11-21 23:17

Datawhale7月“吃瓜教程”Task03打卡

：Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU），记得一键三连~目录Task03详读西瓜书+南瓜书第4章1基本流程2划分选择2.1信息增益

qqqqqqqjiajun·2022-11-21 23:38

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