IG信息增益第22页

【机器学习】决策树分类（简介、原理、代码）

决策树分类一、决策树分类简介：决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支，再在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程

pluto_70·2022-11-21 12:56

通俗易懂理解决策树算法、剪枝处理及Python代码实现

通俗讲解决策树算法一、算法概述二、划分选择2.1ID3决策树算法与信息增益信息熵信息增益2.2C4.5算法与信息增益率增益率2.3CART决策树算法与基尼指数三、剪枝处理预剪枝后剪枝四、连续值处理二分法五

ZEERO~·2022-11-21 12:25

机器学习算法——决策树

一般来说，一颗决策树包含一个根节点，若干个非叶子节点和若干个叶子节点决策树信息熵和信息增益在热力学中，熵表示着物质的混乱程度，在计算机领域中，信息熵越大表示越混乱，表示该数据集越不纯净，类别越多，反之亦然

Anaconda_·2022-11-21 11:29

机器学习（2）———— 决策树

ID3算法其大致步骤为：1.初始化特征集合和数据集合；2.计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当前决策节点；3.更新数据集合和特征集合（删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不同分支的数据集合

hard rookie·2022-11-21 11:56

分类算法之决策树

分类算法之决策树决策树信息的度量和作用信息增益信息增益的计算sklearn决策树API及案例sklearn决策树API案例：泰坦尼克号乘客生存分类模型决策树的优缺点以及改进决策树决策树是一种基本的分类方法

范特幸·2022-11-21 11:16

机器学习——创建决策树

目录一、决策树介绍1.1什么是决策树1.2决策树实例1.3决策树的优缺点二、划分选择2.1信息增益2.2增益率2.3基尼指数三、代码实现3.1以信息增益划分属性/ID3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树添加主函数运行结果小结

装进了牛奶箱中·2022-11-21 11:42

python图像亮度提取_python数字图像处理（8）：对比度与亮度调整

图像亮度与对比度的调整，是放在skimage包的exposure模块里面1、gamma调整原理：I=Ig对原图像的像素，进行幂运算，得到新的像素值。公式中的g就是gamma值。

weixin_39683978·2022-11-21 09:53

xgboost的理解

在解决分类树问题时一般使用信息增益（ID3)、

冥更·2022-11-21 08:11

KL-散度(相对熵)

一、第一种理解相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益

冷心笑看丽美人·2022-11-21 00:13

KL散度（Kullback–Leibler divergence）

统计学上，KL散度用来衡量一个概率分布Q对另一个概率分布P偏离的程度，记为DKL(P||Q).在信息论的编码理论中，KL散度也称为相对熵(relativeentropy)或信息增益(informationgain

star9404·2022-11-21 00:10

KL散度（KL divergence）

KLdivergence）相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益

RayRings·2022-11-21 00:03

【周志华机器学习】西瓜书吃瓜教程学习笔记总结Task03

假定当前样本集合中第k类样本所占的比例为也(k=1,2,…，),则D的信息嫡定义为Ent(D)的值越小，则D的纯度越高.信息增益informationgain：a*=argmaxGain(

JM-Xia·2022-11-21 00:13

【机器学习sklearn】决策树（Decision Tree）算法

提示：这里是一只努力肯的小白有错就改非礼勿喷:)决策树算法前言一、决策树学习基本算法1.信息熵（InformationEntropy）2.信息增益（Informationgain）-ID3决策树3.增益率

Moonuiu·2022-11-20 23:50

机器学习：决策树(Decision Tree)--ID3算法

根据不同的目标函数，建立决策树主要有以下三种算法ID3(J.RossQuinlan-1975)核心：信息熵，信息增益C4.5——ID3的改进，核心：信息增益比/增益率CART(Breiman-1984)

JiYH·2022-11-20 22:17

2022/11/13周报

目录摘要一、文献阅读1、题目和论文摘要2、问题的提出3、数据集制作4、网络结构模型5、实验结果二、深度学习1、决策树2、信息增益3、程序举例总结摘要在论文阅读方面，阅读了一篇基于卷积神经网络的超声影像肝癌自动分类的论文

白小李·2022-11-20 22:04

【educoder 机器学习】决策树

第1关：什么是决策树1.AB2.B第2关：信息熵与信息增益importnumpyasnpdefcalcInfoGain(feature,label,index):'''计算信息增益:

小张dand·2022-11-20 21:28

Xgboost 稍微了解（指这篇文章）

信息增益的度量值为：熵ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择我们先定义信息论中广泛使用的一个度量标准，称为熵（entropy

Jc随便学学·2022-11-20 17:40

机器学习 --- 决策树 python

信息熵与信息增益importnumpyasnpdefcalcInfoGain(feature,label,index):'''计算信息增益:paramfeature:测试用例中字

川师_King·2022-11-20 16:10

机器学习算法——手动搭建决策树分类器(代码+作图)

ID3使用的纯度衡量指标是信息增益，C4.5使用的是信息增益比，而CART使用的是

Shiyang_·2022-11-20 14:01

机器学习基础——分类算法之决策树、随机森林、Titanic乘客生存分类

目录1认识决策树1.1信息增益、信息熵的计算1.2举例计算编辑1.3决策树的分类依据1.4sklearn决策树API2泰坦尼克号乘客生存分类2.1案例背景2.2数据描述2.3步骤分析2.4代码实现2.4.1

chelsea_tongtong·2022-11-20 14:55

机器学习实战——决策树

目录一.什么是决策树1.1决策树的生成1.2如何选择最优划分属性方法二：信息增益率方法三：基尼指数1.2.1划分数据集1.2.2选择最好的数据集划分方式二.创建树2.2使用决策树的分类函数2.3存储决策树一

SUGA没有R·2022-11-20 14:55

机器学习Python学习——决策树

目录1.1决策树的概念1.2信息增益1.3划分数据集1.3.1使用信息增益率划分数据集1.3.2使用基尼指数划分数据集2.1递归构建决策树3.1在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图3.2Matplotlib

Kanoooooo0·2022-11-20 14:19

机器学习-决策树1基础知识准备

目录决策树的原理：树模型：目录决策树的原理：树模型：决策树的训练与测试熵的作用信息增益：信息增益率GINI系数：连续值怎么办（年龄身高体重等）？

blinnnnk·2022-11-20 14:17

【python代码实现】决策树分类算法

目录前置信息1、决策树2、样本数据决策树分类算法1、构建数据集2、数据集信息熵3、信息增益4、构造决策树5、实例化构造决策树6、测试样本分类后置信息：绘制决策树代码前置信息1、决策树决策树是一种十分常用的分类算法

貮叁·2022-11-20 14:08

决策树创建

缺点：易过拟合ID3、C4.5、CART树ID3：特征选择准则：信息增益缺失值处理：没有考虑优缺点：不能处理连续数据，只能连续离散化处理采用信息增益易偏向取值较多的特征（不如信息增益率）缺失值不好处理没有剪枝

Sherlockkkkz·2022-11-20 14:36

数据结构 - 决策树(分类)

数据结构-决策树一决策树的介绍二决策树的构造使用决策树做预测需要以下过程：1.信息熵2.条件熵(ConditionalEntropy)与信息增益（InformationGain）3.信息增益做特征选择的优缺点

辉常努腻·2022-11-20 14:02

Python 决策树分类算法分析与实现

决策树的构建主要需要解决两个问题：（1）树的每次成长，选择哪个属性进行划分，可以参考下面几个标准：AGini系数多分支Gini系数的组合方法B基于熵的信息增益或信息增益率熵的定义信息增益的定义信息增益率的定义

BoBo玩ROS·2022-11-20 13:55

使用决策树对鸢尾花进行分类

通过决策树算法，从树根开始，基于可获得的最大信息增益（InformationGain,IG）的特征对数据进行划分。

KylinSchmidt·2022-11-20 13:24

决策树(基础)

种类：分类树，回归树优点：速度快，准确性高、易理解、可以处理连续和种类字段、不需要任何领域知识和参数假设、适合高维数据缺点：对于各类别样本不一致的数据，信息增益偏向于更多那些数值的特征，容易过拟合、忽略属性之间的相关性

Wwwwwayi·2022-11-20 11:00

机器学习实践——决策树（ID3算法）

信息增益：在划分数据之前或之后信息发生的变化称为信息增益。香农熵（熵）：信息增益的度量单位。划分数据的大原则：将无序的数据变得有序。

还迷来·2022-11-20 11:30

机器学习——决策树

这就是最重要的内容，涉及到节点（特征）的划分标准，有三种：最大信息增益、最大信息增益率、

DCGJ666·2022-11-20 11:28

人工智能考前复习（一）

近邻算法例题考点三：线性模型拟合例题1：求出对应的线性回归模型例题2：线性回归方法处理非线性数据考点四：OvO,OvR,MvM分类器例题1：计算分类器个数例题2：ECOC编码考点五：决策树例题1：计算信息熵、信息增益

伏尔加河的卷毛·2022-11-20 10:32

机器学习（二）使用决策树进行分类

文章目录一、决策树1.简介2.目的3.相关概念3.1信息熵3.2信息增益4.基本算法4.1离散数据算法4.2连续数据离散化算法（二分法）二、数据集准备三、代码实现1.创建决策树2.决策树绘画3.完整代码四

yunggemmy·2022-11-20 10:02

决策树---C语言期末课设

决策树---C语言期末课设前言一、了解一下决策树吧决策树基本流程信息增益二、简单的设置三，代码结果展示结语前言决策树刚好大一期末课设就是决策树，今天刚好搬过来，顺便复习一下。纯纯C写的。。

菜刀l四庭柱·2022-11-20 09:18

机器学习实验二---决策树python

机器学习实验二---决策树python一、了解一下决策树吧决策树基本流程信息增益决策树的优缺点二.数据处理三.决策树的构建计算给定数据集的香农熵按照给定特征划分数据集选择最好的数据划分方式:递归构建决策树四

菜刀l四庭柱·2022-11-20 09:35

机器学习实验二决策树

目录一：决策树的定义二：数学理论信息熵：信息增益：增益率：基尼指数：三：决策树算法：ID3算法：四：可视化决策树：首先先下载grhviapz：下载pydot和sklearn:注意下载sklearn之前要先安装

Saebomoh·2022-11-20 09:23

python决策树剪枝_决策树剪枝的方法与必要性

首先检测训练数据集的所有特征，选择信息增益最大的特征A建立决策树根节点，由该特征的不同取值建立分枝，对各分枝的实例子集递归，用该方法建立树的节点和分枝，直到某一子集中的数据都属于同一类别，或者没有特征可以在用于对数据进行分割

weixin_39850787·2022-11-20 09:19

【机器学习入门】(4) 决策树算法理论：算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择

内容主要有：(1)概念理解；(2)信息熵；(3)信息增益；(4)算法选择；(5)预剪枝和后剪枝。python决策树算法案例实战在下一篇文章中介绍。那我们开始吧。

立Sir·2022-11-20 09:36

Python手撸机器学习系列（六）：决策树（附Python实现西瓜书决策树构建及剪枝代码）

目录决策树一、ID3决策树1.1信息熵1.2信息增益1.3数据集1.3ID3决策树基础代码实现二、C4.5决策树2.1增益率2.2C4.5决策树基础代码实现三、CART决策树3.1基尼指数3.2CART

锌a·2022-11-20 08:28

【西瓜书+南瓜书】学习笔记3

基于信息增益（informationgain）的ID3决策树信息熵（informationgain

黎小强同学·2022-11-20 05:28

用matlab实现决策树算法,机器学习-ID3决策树算法（附matlab/octave代码）

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的，信息增益可以由训练集的信息熵算得，这里举一个简单的例子data=[心情好天气好出门心情好天气不好出门心情不好天气好出门心情不好天气不好不出门]前面两列是分类属性，

Harvey Janson·2022-11-20 03:25

【机器学习】决策树算法--1(算法介绍)

二、决策树算法原理三、决策树典型算法下面根据这个数据集对三种算法进行分析1、ID3算法1.1、ID3算法总结2、C4.5算法2.1、增益率定义2.1、信息增益率总结对比信息增益3、CART算法3.1、基尼指数

weixin_51978164·2022-11-20 01:12

决策树机器学习第四章

决策树文章目录决策树前言一、基本流程二、划分选择1.信息增益2.增益率3.基尼指数三、剪枝处理1.预剪枝2.后剪枝四、连续与缺失值1.连续值处理2.缺失值处理五、多变量决策树总结前言决策树概念：决策树是基于树结构进行决策的

不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-11-20 00:42

机器学习三：决策树

机器学习三：决策树1.介绍2.参数2.1.min_samples_split2.2.不纯度和熵2.2.1信息增益2.1.1.1信息增益计算3.Bias-VarianceDilemma4.总结5.SKLearn1

泠山·2022-11-19 22:50

机器学习（三）决策树

目录一、决策树概述1.1什么是决策树1.2决策树分类实例二、决策树的构造2.1特征选择2.1.1信息增益（ID3）2.1.2信息增益率2.1.3基尼指数2.2生成决策树2.2.1划分数据集2.2.2递归构建决策树

Ag11·2022-11-19 22:39

决策树——从理论到入手

决策树——从理论到入手决策树基本知识点基本概念分析与思考决策树前提知识点信息增益、增益率、基尼指数信息增益（ID3）增益率（C4.5）基尼指数（CART）剪枝处理预剪枝后剪枝代码伪代码(基本算法)利用sklearn

摆脱咸鱼·2022-11-19 21:08

特征工程

因此分别向左和向右导一下计算各自的信息增益，然后选择增益更大的那个方向。3.数值转换归一化数据量纲不一致时，送入到神经网络当中各个权重就会产生很大的偏置。因此一定需要做归一化的。

qq_45812502·2022-11-19 18:31

【机器学习】决策树的创建、使用决策树进行分类

目录一、决策树的创建1.决策树概念2.决策树的基本流程3.决策树的目的二、使用决策树进行分类1.划分选择2.信息增益3.增益率4.基尼指数一、决策树的创建1.决策树概念机器学习中，决策树是一个预测模型；

我喝水不塞牙·2022-11-19 15:18

机器学习决策树

目录一、理解决策树二、理解信息增益三、构建决策树四、图形化决策树实验总结：一、理解决策树我们在日常生活中有时会遇到一些决策，做出不同的决策就应对着不同的结果。

只会print就要多学·2022-11-19 15:14

决策树算法原理，剪枝详解

原理特征选择直观上，需要选择分类能力好的特征，信息增益能够很好的表示这一只管准则。信息增益熵熵（entropy）是表示随机变量不确定性的度量，设X是一个离散随机变量，概率分布为

蓝色仙女·2022-11-19 13:46

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