IG信息增益第23页

机器学习基础决策树算法

文章目录一、决策树算法简介二、决策树分类原理1.熵1.1概念1.2案例2.决策树的划分依据一----信息增益2.1概念2.2案例3.决策树的划分依据二----信息增益率3.1概念3.2案例3.2.1案例一

落花雨时·2022-11-19 13:36

数据挖掘之C4.5决策树算法

例如C4.5决策树就是以信息增益率来作为衡量标准。决策树的生成：根据所选择的衡量标准不断递归调用计算最后直到整个数据集中的特征不可分为止。决策树是从根节点开始自上而下逐渐生成树状结构。

my0214163·2022-11-19 13:31

CART决策树算法Python实现（人工智能导论作业）

常用的决策树算法：算法简介ID3使用信息增益作为分类标准，处理离散数据，仅适用于分类树。CART使用基尼系数作为分类标准，离散

今天也不想写代码qwq·2022-11-19 10:50

《统计学习方法》第五章决策树总结

目录1.简介2.决策树的分类2.1ID3算法2.1.1特征选择（信息增益）2.1.2算法步骤2.2C4.5算法2.2.1特征选择（信息增益比）2.2.2算法步骤2.3CART算法2.3.1分类树2.3.1.1

Hilbob·2022-11-19 08:14

机器学习题5：请简述ID3算法的实现步骤，并利用ID3算法构建天气数据集的决策树模型，实现决策树的可视化。

ID3算法的实现步骤：输入：数据集（训练集）S及属性A输出：属性A对训练数据集S的信息增益①先将S作为根节点，其目标属性y有c个类别属性。假设S中出现的概率，计算数据集S的信息熵。

my0214163·2022-11-19 03:20

决策树的生成-ID3算法生成_例题详解

数据集:判断特征集是否是空集，进行下一步选择信息增益最大的那个特征作为根节点，以“有自己的房子”作为限定条件看其他特征D1（有自己的房子）不确定性为0，以D2（没有自己的房子）为新的训练集，A1（年龄）

BEINTHEMEMENT·2022-11-19 03:47

**数据挖掘--决策树ID3算法（例题）

首先要先知道熵和信息增益怎么求。考虑第一种因素：outlook（当outlook都是overcast时，4个都是yes）（当outl

Alpine_snow·2022-11-19 03:44

机器学习--决策树

目录基本概念什么是决策树信息熵信息增益决策树的剪枝决策树实现代码实现基本概念什么是决策树决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，它是一种监督学习，决策树模型呈树形结构，是逻辑上的if-than

叶子yiin·2022-11-19 01:26

决策树详解

目录一、数学基础1、信息熵2、信息增益二、决策树的组成1、决策节点2、叶子节点3、决策树的深度三、决策树的建立(基于信息增益）1、计算根节点的信息熵2、计算属性的信息增益3、接下来我们继续重复1，2的做法继续寻找合适的属性节点四

tt丫·2022-11-19 01:21

决策树算法 (CART分类树)

1.CART分类树算法的最优特征选择方法ID3中使用了信息增益选择特征

枫小Q·2022-11-19 01:06

决策树三种算法的剖析（id3，c4.5，cart）

id3的损失函数叫做信息增益，信息增益=信息熵-条

just-solo·2022-11-19 01:01

决策树的三种常见算法

决策树用途&组成构造算法1.特征选择metricID3：信息增益定义使用场景例子缺点C4.5:信息增益比定义连续数值特征的处理（转化为二分类寻找阈值的问题）解决过拟合问题：剪枝问题CART(ClassificationAndRegressionTree

Iris__HU·2022-11-19 01:31

白话关于熵、信息熵、香农熵的一些事

从本文了解到的知识包括香农、自信息、熵(信息熵、信源熵、平均自信息量)、最大熵原理、交叉熵、KL散度(相对熵、信息增益、信息散度、随机性)、JS散度、二分类损失函数、多分类损失函数等。

西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:18

决策树留一法python代码_机器学习模型2 决策树-基于Python sklearn的实现

1、模型原理(一)原理1、原理：引入信息熵(不确定程度)的概念，通过计算各属性下的信息增益程度(信息增益越大，则意味着使用该属性来进行划分所获得的“纯度提升”越大)，增益程度最大的，则将其选择为一个结点

日化渠道解决方案·2022-11-16 09:33

机器学习-决策树（Decision Tree）基础篇

目录一、决策树是什么1-1、决策树学习基本算法1-2、特征选择1-3、信息熵1-4、信息增益二、决策树的构建2-1、数据处理2-2、信息熵的计算2-3、决策树模型构建2-4、决策树可视化2-5、整体代码一

库里不会写代码·2022-11-16 09:00

决策树——依据水果特征分类

文章目录一、获取数据集1、提取数据2、划分数据二、计算信息增益1、信息熵2、计算信息增益三、绘制决策树四、分类预测一、获取数据集水果中苹果和杨桃外部特征比较鲜明，例如下面两张苹果、杨桃图片，苹果颜色为红色

我没得冰阔落.·2022-11-15 13:09

读书笔记-《机器学习》第四章：决策树

在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分当前属性集为空，或是所有样本在所有属性值上的取值相同，无法划分当前结点包含的样本集合为空，不能划分决策树划分选择信息增益

-永不妥协-·2022-11-14 10:20

向毕业妥协系列之机器学习笔记:决策树(一)

目录一.决策树模型二.学习过程三.纯度（熵）四.选择拆分信息增益一.决策树模型现在以识别猫为例，有三个特征，分别是耳朵，脸和胡须，然后每个特征都有两种输出（等价于二元分类）决策树模型：椭圆的结点称为决策节点决策树也可以有多种不同的样子

深海鱼肝油ya·2022-11-14 10:49

决策树 ID3算法 Python代码

ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。

维京大锤·2022-11-13 14:40

机器学习笔记06:决策树和随机森林

信息增益：得知一个特征条件之后，减少信息熵的程度。信息增益哪个大哪个排在前面，进行分类。

fafagege11520·2022-11-13 11:01

决策树基本原理：基于信息增益、增益率与基尼系数的划分选择，预剪枝与后剪枝，多变量决策树以及决策树优缺点概述

一、基本流程决策树算法是数据挖掘分类算法中常见的一种方法。它以树状结构表现，叶子结点代表分类结果，内部结点描述一个属性，从上到下的一条路径，确定一条分类规则。[1]谢妞妞.决策树算法综述[J].软件导刊,2015,14(11):63-65.决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。其名字由两部分构成，也代表了它的两个典型特点：决策：决策树具有可解释性，这在辅助决策方面

_StarryNight_·2022-11-12 11:37

决策树（1）

计算机鬼才～·2022-11-10 07:32

机器学习笔记（一）

应用：通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络，但对于决策树模型则并不适用，决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征x的信息增益比，而信息增益比跟特征是否经过归一化是无关的

Jonathan周靖淳·2022-11-09 14:40

【EduCoder答案】机器学习--- 决策树

简介答案查询的入口网页版其他各类实训答案的目录见这里答案获取的方法简介见这里并不是所有的关卡都有答案，有些只有部分关卡有机器学习—决策树>>>查看第3关:使用ID3算法构建决策树解题代码第4关:信息增益率解题代码

yeroale·2022-11-09 13:39

[机器学习]决策树算法的MATLAB实现

此文章包含树的建立(使用信息增益，基尼指数)，绘图，预测以及剪枝（后剪枝），部分代码为老师提供。文章中所有的代码以及老师提供的代码以及实验的要求都在以下连接，需要可以自取。

Blue_carrot_·2022-11-09 13:00

决策树的完整实现

文章目录决策树决策树的构造信息增益划分数据集递归构建决策树在python中使用Matplotlib注解绘制树形图Matplotlib注解构造注解树测试和存储分类器测试算法：使用决策树执行分类使用算法：决策树的存储示例

gjy_hahaha·2022-11-08 19:50

机器学习----决策树

一、什么是决策树二、划分依据2.1、熵2.1.1、图解2.1.2、事例2.1.3、信息增益2.1.4、信息增益率2.2、基尼值和基尼指数2.2.1、节点的不纯度impurity2.2.2、基尼值Gini

sakura小樱·2022-11-08 09:12

机器学习---决策树算法

简单理解决策树决策树算法学习目标掌握决策树实现过程知道信息熵的公式以及作用知道信息增益、信息增益率和基尼指数的作用知道id3,c4.5，cart算法的区别了解cart剪枝的作用知道特征提取的作用应用DecisionTreeClassifier

Elvis_hui·2022-11-08 09:11

机器学习-决策树概述及对鸢尾花数据分类python实现利用graphviz模块画出决策树

文章目录1.决策树概述2.理论分析2.1特征选择2.11熵&条件熵2.1.2信息增益2.1.3信息增益比2.2决策树的生成2.2.1ID3算法2.2.2C4.5算法2.2.3决策树的修剪3.python

菜菜小硕·2022-11-08 09:11

人工智能基础 | 机器学习算法基础篇（三）

文章目录前言一、线性回归公式拆解代码实践对数几率回归损失函数二、决策树信息熵与信息增益决策树的组成与建立划分标准三、支持向量机四、贝叶斯分类五、K-近邻算法定义通过案例认识k-近邻使用sk-learn实现

lijiamin-·2022-11-07 08:08

机器学习06|两万字：决策树【jupyter代码详解篇】

文章目录任务一:导入包和创建数据集任务二：ID3树2.1完成香农熵计算函数2.2完成基本功能函数2.3用信息增益选择待分类的特征2.4生成ID3决策树备注：任务三：C4.5树任务3.1用信息增益比选择分类特征任务

湘粤Ian·2022-11-05 07:09

决策树构建算法—ID3、C4.5、CART树

ID3、C4.5、CART树构建决策树的主要算法ID3C4.5CART（ClassificationAndRsgressionTree）ID3ID3算法是决策树的一个经典的构造算法，内部使用：信息熵，信息增益

企鹅家的北极熊·2022-11-04 16:27

决策树算法原理(CART分类树)

1.CART分类树算法的最优特征选择方法ID3中使用了信息增益选择特

weixin_34029680·2022-11-04 16:27

【人工智能入门之机器学习决策树的学习（一）】

文章目录阐述一句话概括决策树决策树的关键步骤概念解说熵条件熵信息增益下文阐述参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ps411V7px?

MioeC·2022-11-04 16:26

机器学习实战教程（二）：决策树基础篇（构建决策树1决策树的构建2信息增益3任务需求4ID3信息增益条件熵计算信息增益5.递归构建决策树递归构建决策树代码6C4.5信息增益率7CATRGini系）

文章目录构建决策树1.决策树的构建2.信息增益3.任务需求4.ID3信息增益条件熵计算信息增益5.递归构建决策树递归构建决策树代码6C4.5：信息增益率7CATR：Gini系数8过拟合与剪枝过拟合Overfitting9

五角钱的程序员·2022-11-04 16:23

机器学习——基于基尼指数构建决策树

用信息增益来构建决策树感觉计算量好大啊，下面介绍新的一种构建决策树的方法首先我要引入两个新的概念：基尼系数和基尼指数基尼系数的作用和信息熵的作用相同，都是用来度量数据集的纯度的，公式如下：Pk指的是在数据集中

我是小x·2022-11-04 16:19

【机器学习】什么是决策树模型？如何去构建决策树？何时使用决策树？何时使用神经网络？

2决策树学习的过程二、如何确定在节点使用的特征1熵的定义2什么是信息增益？

晓亮.·2022-11-04 16:48

台湾地区信用卡客户贷款违约预测

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings("ig

Day-3·2022-11-03 15:18

机器学习——决策树算法

文章目录一、决策树介绍二、利用信息增益选择最优划分属性三、ID3代码实现1.jupyter下python实现2.使用sklearn实现ID3四、C4.5算法实现五、CART算法实现六、总结参考文献一、决策树介绍决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法

羚漆·2022-11-02 23:12

Python_机器学习_算法_第4章_4.决策树算法

第4章_4.决策树算法文章目录Python_机器学习_算法_第4章_4.决策树算法决策树算法学习目标4.1决策树算法简介学习目标小结4.2决策树分类原理学习目标1熵1.1概念1.2案例2划分依据一--信息增益

管程序猿·2022-11-02 23:37

机器学习笔记1——决策树算法（上）

（可以用信息熵Entropy、信息增益Gain或基尼系数Gini等来度量。）例如，我们一般看一个人的身份可以根据性别，年龄，长相，身材等等因素。在这个例子里，性别显然是最明显的区分要素，因此我们会首先

矢頁·2022-11-02 22:29

机器学习-总结笔记-决策树-ID3/C4.5/CART

文章目录决策树概述信息增益&信息熵信息熵信息增益基尼指数Giniindex剪枝处理pruning预剪枝prepruning后剪枝postpruning连续值和缺失值连续值缺失值示例步骤：多变量决策树ID3

Toooooopia·2022-11-01 14:55

机器学习西瓜书---决策树学习笔记

决策树入门学习1.什么是决策树2.划分依据2.1信息增益2.2增益率2.3基尼指数3.剪枝处理3.1预剪枝3.2后剪枝3.3优缺点4.连续与缺失值4.1连续值处理4.2缺失值处理需要解决的两个问题问题（

阳云yy·2022-11-01 14:52

【西瓜书】第4章决策树---学习笔记

：Ifsoreturn类标签；Else寻找划分数据集的最好特征划分数据集创建分支节点for每个划分的子集调用函数createBranch并增加返回结果到分支节点中return分支节点2.划分选择2.1信息增益假定当前样本集合

qq_31514061·2022-11-01 14:50

机器学习笔记03 ---决策树(DT)：理论+代码实现

目录1、概述2、决策树模型3、决策树学习4、决策树的构建——三步骤4.1特征选择4.1.1熵（Entropy）4.1.2条件熵（ConditionalEntropy）H(Y|X)4.1.3信息增益（InformationGain

S1406793·2022-11-01 14:14

机器学习算法的优缺点

4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

lynn_321·2022-10-31 10:27

机器学习常用算法的优缺点总结