IG信息增益第24页

【数据挖掘】特征化分析(信息增益)

目录前言数据预处理导入库读取样本数据计算过程计算每个属性的熵计算给定的样本分类所需要的期望信息计算所有属性的信息增益结果可视化信息增益较大的属性下的结果信息增益较小的属性下的结果写在后面前言这是一个数据挖掘选修课的作业

鱼树(◔◡◔)·2022-10-29 07:52

Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：决策树

文章目录一、决策树二、构建工作2.1特征选择2.1.1香农熵2.1.2信息增益2.2剪枝操作2.2.1预剪枝2.2.2后剪枝三、代码讲解3.1构建数据集3.2建立完整决策树3.3计算信息熵3.4计算信息增益

Charliefive·2022-10-28 14:54

一起啃西瓜书（四）

一起啃西瓜书（四）前言基本流程信息增益CART决策树剪枝处理预剪枝后剪枝连续与缺失连续值缺失多变量决策树前言本章内容为西瓜书第四章决策树，前面三章内容后期会补的注释：图片来源为网络寻找的西瓜书图示，与周志华老师的西瓜书实体书一致

唐十·2022-10-27 21:43

决策树的ID3算法

ID3算法的简介ID3算法核心是“信息熵”，在创建决策树的过程中，依次查询样本集合中的每个属性，选取出具有最大信息增益值的属性，将该属

李逍遥敲代码·2022-10-26 19:51

scikit-learn机器学习笔记——决策树、随机森林

scikit-learn机器学习笔记——决策树、随机森林决策树信息熵决策树的划分依据之一-信息增益信息增益的理解：信息增益的计算常见决策树使用的算法决策树实例：kaggle泰坦尼克生存判别决策树的优缺点以及改进随机森林集成学习方法什么是随机森林随机森林算法步骤随机森林

学习爱好者fz·2022-10-25 19:56

机器学习算法进阶学习笔记——决策树与随机森林

机器学习算法进阶学习笔记——决策树与随机森林决策树与随机森林信息增益条件熵经验条件熵H(D∣A)\mathrm{H}(\mathrm{D}\mid\mathrm{A})H(D∣A)信息增益率基尼系数决策树评价随机森林

学习爱好者fz·2022-10-25 19:26

信息论概念详细梳理：信息量、信息熵、条件熵、互信息、交叉熵、KL散度、JS散度

通俗理解条件熵从编码角度直观理解信息熵计算公式浅谈KL散度简单的交叉熵，你真的懂了吗李航《统计学习方法》文章目录0.引入：三门问题1.信息量1.1从“不确定度”角度理解1.2从编码角度理解2.信息熵3.条件熵&信息增益

云端FFF·2022-10-22 07:24

机器学习——决策树

目录一、决策树定义：二、决策树特征选择2.1特征选择问题2.2信息增益2.2.1熵2.2.2信息增益三、决策树的生成3.1ID3算法3.1.1理论推导3.1.2代码实现3.2C4.5算法3.2.1理论推导

maggieyiyi·2022-10-15 17:39

机器学习之决策树

最常见核心的决策树算法有三个——ID3、C4.5、CART1.ID3核心思想：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条件熵H(D|A)：已知A条件下的熵。A是训练集

湫兮如风i·2022-10-15 17:37

人工智能——最大熵与EM算法，吊打面试官-Python中高级面试题

1机器学习2最大熵与EM算法2.1最大熵2.1.1熵2.1.2相对熵(KL散度)2.1.3交叉熵2.1.4信息增益2.2最大熵模型2.2.1原则2.2.2概述2.2.3目标函数2.3EM算法2.3.1基础

开源Python·2022-10-13 07:57

信息增益计算和决策树生长过程

信息增益计算和决策树生长过程给定训练集S，下面以信息增益作为最佳划分的标准，演示信息增益的计算和决策树生长的过程：根节点（1）以“Outlook”被选做划分属性总共有14条数据，打球9条，不打球的5条根据

W_chuanqi·2022-10-12 07:17

数据挖掘（Data Mining）扫盲笔记

知识框架来源：人工智能之数据挖掘其他补充来源：拿下Offer-数据分析师求职面试指南、数据分析实战45讲DataMining概述篇基础认知挖掘对象常见任务：模型分类问题与挑战十大经典算法C4.51.决策树2.信息增益

吴千行·2022-10-10 17:46

机器学习之lightGBM模型

相同的模型还有XGBoost，但因为XGBoost模型在多维度的大数据集下，计算效率较差和可扩展性较低(主要原因是对于每个特征，它们都要扫描所有的数据样本来评估所有可能分枝点的信息增益)，lightGBM

superY25·2022-10-10 07:42

机器学习系列(7)_决策树与随机森林概念

注：本篇博客参考b站：机器学习经典算法（2）——决策树与随机森林文章目录一、熵与基尼系数二、决策树构造实例三、信息增益（ID3算法）四、信息增益率（C4.5算法）五、二分选值六、决策树减枝七、随机森林决策树有三种算法

abc123susie·2022-10-06 07:41

机器学习之树形模型：决策树

“决策树”特点：易理解、易构建、速度快分类分类决策树输出的结果为具体类别，用于处理离散型变量回归决策树输出的结果为确定数值，用于处理连续型变量决策树构建的算法分类树：ID3（信息增益）、C4.5（信息增益比

数据新生活·2022-10-01 10:27

《西瓜书》笔记04：决策树

对于信息增益，定义为：分支前的熵-分支后的熵。分支后纯度越高，熵越小，减数越小，则差值越大。即信息增益越大，表明分支越好。对于信息增益率，除以该属性取值的分布熵。也是越大越好。

鸟恋旧林XD·2022-10-01 10:27

机器学习读书笔记：决策树

文章目录如何形成一颗决策树划分选择信息熵&信息增益基尼指数剪枝预剪枝后剪枝连续值&属性缺失处理连续值属性缺失多变量决策树如何形成一颗决策树决策树从结构上来说就是一颗树的数据结构。

新兴AI民工·2022-10-01 10:27

学习笔记【1】：决策树

文章目录前言1.基本概念1.1.决策树概述1.2.决策树和归纳算法1.3.决策树生成过程2.构建决策树2.1.特征选择2.1.1.熵2.1.2.信息增益2.1.3.信息增益比2.1.4.基尼指数2.2.

zzzyzh·2022-10-01 10:57

TypeScript的类型指令单行注释详解

这里开启了TypeScript提示器.这里谈谈我对它的理解,也可以看看林不渡的TypeScript小册一般单行注释是以@ts-开头@ts-ignore和@ts-expect-error@ts-ig

·2022-10-01 05:35

【吴恩达机器学习2022学习笔记】课程2 --决策树和随机森林

熵的公式：信息增益：信息增益：表示特征X使得类Y的不确定性减少的程度。

梦想摸鱼·2022-09-29 19:18

机器学习之手写决策树以及sklearn中的决策树及其可视化

文章目录决策树理论部分基本算法划分选择信息熵信息增益信息增益率基尼系数基尼指数决策树代码实现参考决策树理论部分决策树的思路很简单，就是从数据集中挑选一个特征，然后进行分类。

Icy Hunter·2022-09-29 14:55

机器学习模型2——决策树

前置知识信息熵信息增益信息增益率基尼系数主要内容决策树本质是⼀颗由多个判断节点组成的树。信息熵信息熵：用来描述信息源各可能事件发生的不确定性。信息熵的值越小，说明样本的纯度越高。

weightOneMillion·2022-09-22 17:26

英文词根词典简化笔记

文章目录字根Root字根Aac,acr,acid=sour（酸的）sharp（锐利的）ag,act,ig=todrive（驱使）,todo（做）agon=struggle,表示“挣扎,斗争”agr(o)

weixin_45650075·2022-09-21 18:20

Python——决策树分类模型剪枝

ID3算法在选择划分节点的属性时，使用信息增益来选择。由于ID3算法不能处理非离散型特征，而且由于没有考虑每个节点的样本大小，所以可能导致叶子节点的样本数量过小，往往会带来过拟合的问题。

Daitu_Adam·2022-09-19 07:31

一起来学自然语言处理----学习分类文本（决策树、朴素贝叶斯）

学习分类文本有监督分类1.性别鉴定2.选择正确的特征3.文档分类评估1.测试集2.准确度3.精确度和召回率4.混淆矩阵5.交叉验证决策树1.熵和信息增益2.信息增益比3.基尼系数4.优缺点朴素贝叶斯分类器

小陈步吃人·2022-09-18 15:07

固态硬盘开卡维修教程，MAP1202、IG5236、SM2259XT2等主控均适用

固态硬盘开卡维修常识性知识固态硬盘彻底坏了怎么办，比如不认盘、无法分区、无法格式化、读写蓝屏死机无响应等等比较严重的故障，这时候该怎么办呢？难道只能扔掉重新买一个吗？实际上是完全可以自己修好的，使用工厂级量产开卡工具，完全可以修复固态硬盘90%以上的故障问题。简要步骤：1、拆开固态硬盘；2、查看主控、缓存、闪存芯片型号；3、找到ROM跳线；4、查找跟主控对应的开卡工具；5、运行开卡软件，开卡修复。

SM2258XT SM2263EN开卡·2022-09-15 06:00

决策树的Python实现

目录概述决策树决策树的剪枝优缺点决策树的构建特征选择/计算公式不纯度香农熵(Entropy)信息增益(InformationGain)基尼(Gini)指数分支度(InformationValue)信息增益率

不要做码农呀·2022-09-12 17:22

决策树模型及案例（Python）

目录1决策树模型简介2Gini系数（CART决策树）3信息熵、信息增益4决策树模型代码实现4.1分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2回归决策树模型(DecisionTreeRegressor

QYiRen·2022-09-12 17:52

《机器学习实战》3.决策树算法

目录1.决策树概述：2.决策树构造1.1信息增益2.2划分数据集2.3递归构建决策树3.在python中使用matplotlib注解绘制树形图3.1Matplotlib注解3.2构造注解树4.测试和存储分类器

豆豆豆豆芽·2022-09-07 14:31

阴阳师召唤式神app（安卓）

1.效果预览阴阳师召唤式神appb站视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1ig411D7rD/?

qq 1735375343·2022-09-05 17:48

【机器学习实战】决策树——构造决策树

文章目录决策树决策树特点决策树算法决策树流程数据：海洋生物数据一、信息增益使用python计算信息熵测试数据二、划分数据集按照给定特征划分数据集测试选择最好的数据集划分方式测试三、递归构建决策树多数表决创建树的函数代码测试

ZhShy23·2022-09-01 07:21

《机器学习实战》（二）---决策树

《机器学习实战（二）》——决策树决策树介绍决策树思想信息增益example_海洋生物数据example_数据可视化其他决策树的计算方法后记决策树介绍决策树也是非常常见的算法，很多经常见到的例子中就有着决策树的身影

really_not_Yanzu·2022-09-01 07:45

机器学习（18）——分类算法（补充）

crossvalidation)3.2超参数搜索-网格搜索(GridSearch)3.2.1模型选择与调优3.3案例2——预测facebook签到位置4朴素贝叶斯算法4.1拉普拉斯平滑系数5决策树5.1信息熵、信息增益

WHJ226·2022-09-01 07:27

数学建模教学：常用算法 --- ID3-决策树分类算法

专业带队数学建模，长期更新建模教学，有需要的同学欢迎讨论～本篇文章，本系列学长讲解一部分数学建模常用算法，会陆续更新每个算法的详细实现和使用教程1ID3算法概述ID3算法的核心是在决策树各个结点上对应信息增益准则选择特征

建模君Assistance·2022-08-31 07:17

西瓜书第四章决策树笔记

信息增益接着引入信息增益的概念，与选择的属性a相关，即用属性a来进行原始数据的划分，如果可大幅降低了数据的杂乱程度，则信息增益大，选择属性a进行区分是很不错的选择。

babybabyC·2022-08-27 07:09

西瓜书第4章学习笔记

三种划分的选择：信息增益、

Zenobia_FL·2022-08-27 07:52

【吃瓜之旅】第四章吃瓜学习

接着对于序号类问题导致信息增益过大，平衡这个问题引入C4.5决策树算法，然后在信息熵之外引入基尼指数对决策树权重计算，引入C

王多头发·2022-08-27 07:22

西瓜书第四章阅读笔记

西瓜书第四章阅读笔记1、基本概念1.1基本算法1.2信息熵1.3信息增益2、ID3决策树3、C4.5决策树4、CART决策树5、剪枝操作6、连续与缺失值处理7、多变量决策树8、补充1、基本概念1.1基本算法

狗狗熊学AI·2022-08-27 07:46

决策树专题_以python为工具【Python机器学习系列（十一）】

决策树专题_以python为工具【Python机器学习系列（十一）】文章目录1.关于信息熵的理解2.信息增益3.信息增益比4.基尼指数5.DecisionTreeClassifier()与DecisionTreeRegressor

侯小啾·2022-08-22 07:28

机器学习之熵笔记

机器学习之熵笔记1.物理学中的熵2.信息论中的熵2.1自信息2.2信息熵2.3联合信息熵2.4条件熵2.5互信息2.6交叉熵2.7相对熵2.8信息增益2.9信息增益率2.10基尼系数1.物理学中的熵

Sakura_Logic·2022-08-18 07:49

MySQL数据库数据删除操作详解

③DELETE语句的表连接(外连接)DELETE语句的外连接练习速删除表中的全部数据MySQL删除语句小节DELETE语句DELETE语句用于删除记录，语法如下：(与“UPDATE”语法较为相似)DELETE[IG

·2022-08-10 09:14

正则去除HTML标签

描述有点绕，看下代码：varreg=/]+>/ig;解释一下：^是非的意思，所以[^>]就表示所有非>字符。

EvanOne(文一)·2022-08-09 07:48

信息量_熵_条件熵_相对熵_交叉熵_互信息_信息增益_信息增益比

courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share熵与信息增益在决策树算法中

weixin_30840573·2022-08-08 22:56

大数据算法_大数据挖掘十大经典算法

一、C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足

weixin_39926104·2022-08-08 22:56

数据挖掘经典十大算法_ID3算法

一、ID3算法介绍ID3算法通过自顶向下的方式构建一棵决策树来进行学习，每一次选择的是当前样本集中具有最大信息增益的属性作为测试属性。

敷衍zgf·2022-08-08 22:26

数据挖掘十大经典算法（转存）

C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2)在树构造过程中进行剪枝；3)能够完成对连续属性的离散化处理

人生如梦幻泡影·2022-08-08 22:25

数据挖掘十大经典算法

并在下面几方面对ID3算法进行了改进：用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。在树构造过程中进行剪枝；可以完毕对连续属性的离散化处理；可以对不完整数据进行处理。

就问你难不难受0_o·2022-08-08 22:24

数据挖掘经典十大算法_条件熵、信息增益介绍

数据挖掘经典算法_条件熵、信息增益介绍一、条件熵首先与信息熵进行类比，从信息熵的计算公式中我们知道它是考虑到该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来信息量的期望。

敷衍zgf·2022-08-08 22:24

决策树(decision tree)——(2)生成算法

本章将介绍决策树学习的生成算法．首先介绍ID3的生成算法，然后再介绍C4.5中的生成算法．这些都是决策树学习的经典算法.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，递归地构建决策树

猿童学·2022-08-06 07:53

网络安全笔记1——Internet协议的安全性

1.2.1、ARP欺骗攻击1.3、ICMP协议的安全问题及防护措施1.3.1、ICMP重定向攻击1.3.2、ICMP路由器发现攻击1.3.3、防火墙穿越攻击1.3.4、ping泛洪攻击与smurf攻击1.4、IG

PolarDay.·2022-08-05 14:03

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