IG信息增益第25页

Chapter 4 决策树和随机森林

目录1信息熵1.1熵1.2联合熵1.3条件熵1.4相对熵1.5互信息1.6Veen图2决策树学习算法2.1信息增益2.2ID3、C4.5、CART3信息增益率与Gini系数3.1定义3.2Gini系数相关讨论

桑之未落0208·2022-07-27 07:18

第四章算法：基础方法覆盖算法

感觉书上没把这里讲明白5.覆盖算法与决策树区别覆盖算法决策树选择结点上只考虑一个类别考虑两个类别算法优化集中处理一个类别考虑所有类别属性标准选择属性-值配对信息增益最大化或其他测试顺序执行顺序不重要执行顺序重要

经常写博客·2022-07-24 07:18

【机器学习实战 2】、决策树-ID3-C4.5-CART

二、划分标准—熵1、熵2.信息增益（ID3算法）3.信息增益率（C4.5算法）4.基尼指数（CART算法）三、三种算法实现分类1、数据集：2、ID3算法：3、Matplotlib注解绘制决策树4、测试ID3

Lixiaoyyyu·2022-07-24 07:08

西瓜决策树-ID3算法

ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，

天狼溯光者·2022-07-23 07:59

机器学习算法——决策树4（剪枝处理）

ID3算法优缺点：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；③缺失值不好处理。

Vicky_xiduoduo·2022-07-23 07:25

大师兄的数据分析学习笔记(十七）：分类模型(三）

假设相亲的过程：在决策树中，特征的顺序至关重要，所以首先需要将特征排序：1.信息增益熵代表随机变量，或整个系统的不确定性。信息增益指的是一个事件的熵减去另一个事件在条件下的熵，得到的是熵的变化。

superkmi·2022-07-22 17:07

机器学习西瓜书——第04章决策树

本文是关于周志华老师编写的机器学习书籍『西瓜书』的第四章决策树的学习.主要的内容有:决策树的基本流程、信息熵、信息增益(ID3决策树)、信息增益率(C4.5决策树)和基尼指数(CART决策树)等.文章目录

grizzly00·2022-07-21 10:03

西瓜书学习笔记第4章（决策树）

西瓜书学习笔记第4章（决策树）4.1基本流程4.2划分选择4.2.1信息增益4.2.2增益率4.2.3基尼指数4.3剪枝处理4.3.1预剪枝（Prepruning）4.3.2后剪枝(postpruning

Halozzk·2022-07-21 10:32

西瓜书学习笔记---第四章决策树

目录一、题目要求二、数据集介绍三、决策树模型3.1决策树模型介绍3.2决策树算法原理3.2.1决策树的建立3.2.2决策树的划分（1）—信息增益ID33.2.3决策树的划分（2）—Gini指数CART3.2.4

MCMer·2022-07-21 10:01

机器学习实战运用：速刷牛客5道机器学习题目

目录前言一、AI1鸢尾花分类_1描述：解答：二、AI2鸢尾花分类_2描述解答三、AI3决策树的生成与训练-信息熵的计算描述解答四、AI4决策树的生成与训练-信息增益描述解答：选择最优划分算法五、AI5使用梯度下降对逻辑回归进行训练描述解答

fanstuck·2022-07-17 07:59

Hadoop HDFS 的shell命令

[-cat[-ig

牧码文·2022-07-12 09:23

机器学习——决策树+随机森林

目录决策树认识决策树决策树的生成信息的单位——比特信息熵决策树的划分依据之一——信息增益例题——银行贷款分析决策树的其他分类依据案例——泰坦尼克号乘客生存分类决策树的结构、本地保存决策树的优缺点随机森林

非零因子·2022-07-11 07:17

使用ID3算法构造决策树——python

Vicky__3021·2022-07-11 07:39

孤立随机森林（Isolation Forest）（Python实现）

2.3算法步骤3参数讲解4Python代码实现5结果1简介孤立森林（isolationForest）是一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，而不是根据信息增益或基尼指数来选择

电力系统代码·2022-07-09 07:54

【人工智能】机器学习中的决策树

目录特征选择特征选择树的生成树的剪枝特征如何选择计算信息增益样本集的基尼值决策树生成三种算法对比决策树剪枝预剪枝(pre-pruning)后剪枝(post-pruning)案例—红酒分类案例—带噪正弦曲线拟合特征选择决策树学习通常包括三个步骤

跳楼梯企鹅·2022-07-07 09:57

originpro2021 下载安装（含有安装包）

1Db4QIYKiY-ejrmazbCE5ighttps://pan.baidu.com/s/1Db4QIYKiY-ejrmazbCE5ighttps://pan.baidu.com/s/1Db4QIYKiY-ejrmazbCE5ig

彩色海绵·2022-07-02 15:37

机器学习西瓜书——第四章决策树

文章目录西瓜书笔记1.基本流程2.划分选择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4.连续与缺失值4.1连续值处理4.2缺失值处理5.多变量决策树代码实现三种算法实现鸢尾花

一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:44

HIL自动驾驶仿真：VTD分布式显示配置详解

配置两台电脑的网络关系，使彼此可以通过ssh免密登陆3、安装Helium将License共享到对应端口上，使局域网成员可以访问到License;4、配置NFS在Master电脑上（Master）5、配置NFS在运行IG

mydate()·2022-06-26 07:51

机器学习基础自学笔记——决策树(Decision Tree)

决策树(DecisionTree)目录决策树(DecisionTree)信息熵条件熵信息增益基尼系数决策树主要优缺点：剪枝处理随机森林本文是本人学习决策树时候的笔记，可能很对地方不是比较专业，主要为去理解相关概念为主

康康好老啊·2022-06-26 07:49

机器学习之决策树算法

2、信息论基础（信息熵、信息增益）信息：消除随机不定性的东西（信息论创始人说的：香农）信息的衡量：使用信息熵，反应信息量的多少信息熵的定义决策树的划分依据之一–信息增益3、决策树APIsklearn.tree.DecisionT

ccgkk·2022-06-23 07:32

白话机器学习-长短期记忆网络LSTM

可以解决传统神经网络模型不能充分利用上下文的信息增益的问题，但是同时，这也带来了更大的技术挑战–长期依赖问题（long-termdependencies）。

秃顶的码农·2022-06-23 07:02

手机虚拟视频替换摄像头_利用OBS虚拟摄像头实现假装开会

首先下载直播软件OBShttps://wws.lanzous.com/ig2VLds5hyh然后下载虚拟摄像头插件https://wws.lanzous.com/i47Swds5i4d先安装OBS-Studio

weixin_39628256·2022-06-17 10:36

python实现决策树分类算法代码示例

目录前置信息1、决策树2、样本数据策树分类算法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：绘制决策树代码总结前置信息1、决策树决策树是一种十分常用的分类算法

·2022-06-11 12:32

决策树算法的推理与实现

决策树的概念略熵和基尼指数信息增益信息增益informationgain是用于训练决策树的指标。具体来说，是指这些指标衡量拆分的质量。通俗来说是通过根据随机变量的给定值拆分数据集来衡量熵。

Cylon·2022-06-03 19:00

python决策树怎么选择_机器学习|决策树分类与python实现

目录：1.决策树简介2.决策树生成a)选择标准——熵b)信息增益——ID3算法c)信息增益率——C4.5算法d)Gini系数——CART算法e)评价标准——评价函数3.剪枝操作a)预剪枝b)后剪枝4.决策树的集成

weixin_39616880·2022-06-01 14:48

机器学习|决策树算法与python实现

目录：1.决策树简介2.决策树生成a)选择标准——熵b)信息增益——ID3算法c)信息增益率——C4.5算法d)Gini系数——CART算法e)评价标准——评价函数3.剪枝操作a)预剪枝b)后剪枝4.决策树的集成

最会设计的科研狗·2022-06-01 14:13

机器学习实验二（决策树）

目录一、原理1.1决策树1.2决策树的特点1.3决策树的构造过程1.4决策树的一般流程1.4信息增益1.5信息增益率1.6基尼指数二、划分数据集依据2.1信息增益（ID3），越大越好2.2信息增益率（C4.5

Bravo٩·2022-05-29 07:37

Task3 决策树

信息增益：信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度。ID3决策树计算的是信息增益，信息增益指的就

Will-.·2022-05-28 07:05

NLP实战-基于弱标注数据的文本分类

目录分析现有数据解决方案初始语料集构建特征选择过滤语料1、词频逆文档评率2、信息增益3、卡方检验训练模型缺失标签数据处理总结最近在做CSDN文库标签的分类，文库的数据比博客数据要短一些，特征比较分散，时间紧任务重

行走的人偶·2022-05-27 07:26

机器学习基础：决策树

目录1.Zero-R2.One-R3.从1-R到决策树4.ID-3决策树5.决策树的分支条件——不纯度6.决策树的特征选择——信息增益6.1信息增益的缺陷7.决策树的特征选择——信息增益比8.决策树对于样本的预测

小羊和小何·2022-05-26 07:28

独孤九剑第三式-决策树和随机森林

吃猫的鱼python·2022-05-25 07:14

决策树--信息增益，信息增益比，Geni指数的理解

决策树是表示基于特征对实例进行分类的树形结构从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。决策树算法3要素：特征选择决策树生成决策树剪枝部分理解：关于决策树生成决策树的生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高，不确定性更小的子集的过程。对于当前数据集D的每一次的划分，都希望根据某特征划分

黄佳俊、·2022-05-24 07:55

决策树--CART算法

这点和信息增益是相反的。在分类问题中，假设有K各类别，第k个类别概率为pkp_{k}pk,则基尼系数的

是忘生啊·2022-05-24 07:41

决策树--信息增益，信息增益比，Geni指数

决策树是表示基于特征对实例进行分类的树形结构从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。决策树算法3要素：特征选择决策树生成决策树剪枝关于决策树生成决策树的生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高，不确定性更小的子集的过程。对于当前数据集D的每一次的划分，都希望根据某特征划分之后的各个

Updongdong·2022-05-24 07:09

机器学习笔记补充——决策树

决策树1.决策树简介1.1决策树的定义1.2决策树算法的过程2.特征选择2.1知识储备2.2信息增益(informationgain)2.3信息增益比3.决策树的生成3.1ID3算法3.2C4.5算法3.3CART

lavendelion·2022-05-23 07:49

机器学习算法学习笔记：决策树

文章目录一、理论篇1、概述2、基本流程3、划分选择3.1、信息熵和信息增益3.2、增益率3.3、基尼指数3.4、ID3，C4.5，CART三种算法的对比4、剪枝处理5、连续值处理6、缺失值处理一、理论篇

Jason Hwang·2022-05-23 07:43

机器学习理论学习：决策树

目录一、决策树模型1.1、决策树模型的学习二、特征选择2.1、信息增益2.2、信息增益比三、决策树的生成3.1、ID3算法3.2、C4.5算法四、决策树的剪枝五、分类回归树（CART）算法5.1、CART

wxplol·2022-05-12 07:24

基于 Java 机器学习自学笔记（第61-62天：ID3决策树）

目录一、关于决策树的历史二、关于一些知识记录·熵与信息增益三、代码需要的数据分析四、代码准备——基本函数4.1根构造函数4.2简单投票选定标签4.3判纯4.4选择最佳的条件属性列4.5计算条件熵五、树的创建与分割属性集

LTA_ALBlack·2022-05-12 07:57

【机器学习】决策树

实验内容：1.实现信息增益、信息增益率、基尼指数三种划分标准2.使用给定的训练集完成三种决策树的训练过程3.计算三种决策树在最大深度为10时在训练集和测试集上的精度，查准率，查全

littlebamboo小竹子·2022-05-12 07:21

正则匹配中，如果遇到英文的小括号()，会匹配不成功的解决办法

newRegExp(/"abc(test)"/,'i')会出现就算一模一样也无法匹配的问题根源在于英文小括号()是特殊字符，需要转义一下操作如下vara="abc(test)"a=a.replace(/[()]/ig

·2022-05-11 17:52

机器学习实战----信息增益、信息增益率和基尼指数

二信息增益1概念解析通过名字也能猜测出来，添加了信息之后能增加多少收益。也就是说增

只布布倩·2022-05-05 07:35

【机器学习入门】(5) 决策树算法实战：sklearn实现决策树，实例应用（沉船幸存者预测）附python完整代码及数据集

那我们开始吧【机器学习】(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1.Sklearn实现决策树首先我来介绍一下sklearn库中的决策树分类器sklearn.tree.Deci

立Sir·2022-05-05 07:06

机器学习决策树作业

机器学习决策树作业作业：（1）编程实现：利用信息增益率作为评定标准，实现根节点的决策树的特征选择（封装为函数，或类）（2）编程实现：利用Gini系数做为评定标准，实现根节点的特征选择（3）比较二者在分类的准确率的差别

T_Y_F666·2022-05-05 07:27

数据挖掘笔记-特征选择-信息增益

除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，InformationGain）也是很有效的特征选择方法。

人生偌只如初见·2022-04-27 07:42

数据挖掘十大算法

最近邻分类算法（KNN）五、EM最大期望算法六、PageRank算法七、AdaBoost八、Apriori算法九、SVM支持向量机十、CART分类与回归树一、C4.5算法ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准

小鬼_0101·2022-04-27 07:33

Python实现数据挖掘基本决策树算法（信息增益）

其次，分别编写获取候选属性、获取数据集中的元组分类所需的期望信息、获取根据指定候选属性分类所需的期望信息、计算信息增益、根据指定属性对数据集进行分类、判断数据集是否属于同一类，共6种方法；初始数据集采用列表保存

Amosヾ·2022-04-27 07:00

【20200408】数据挖掘DM课程课业打卡五之决策树&求解信息增益

【20200408】数据挖掘DM课程课业打卡五之决策树&求解信息增益一、填空题二、知识点巩固1、分类相关概念2、解决分类问题的一般方法3、用决策树归纳分类4、关于决策树算法:5、决策树构建6、关于三种著名的决策树

发芽ing的小啊呜·2022-04-27 07:00

决策树算法中基尼指数与信息增益的比较

由此我提出了一个疑问：基尼指数和信息增益是等价的吗？如果等价，那干嘛还要两个算法？如果不等价，为什么生成的树总是一样的呢？二者比较直接取iris数据集中的一部分作为训练集，并指定一个属性作为判断

夏风之羽·2022-04-27 07:59

数据挖掘经典算法之：C4.5算法

ID3算法是在决策树各个结点上应用信息增益准则来选择特征，递归地构建决策树。决策树：是一种基本的分类与回归方法，一种分类决策模型，是一种树形结构，该模型具有可读性，分类速度快的优点。

小小数据挖掘工程师·2022-04-27 07:51

机器学习中信息增益的计算方法

介绍完熵的概念，我们继续看信息增益。为了便于理解，我们还是以一个实际的例子来说明信息增益的概念。假设有下表样本第一列为QQ，第二列为性别，第三列为活跃度，最后一列用户是否流失。

lizz2276·2022-04-27 07:21

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