本文主要是对信息熵、信息增益、信息增益比和 Gini 指数的定义进行汇总，使之更加明确记忆。 信息熵和条件熵 信息熵 熵（entropy）是表示随机变量不确定的度量。设 \(X\) 是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 \(P(X=x_i) = p_i, \quad i=1, 2, ..., ...
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2021-02-19 13:40:50
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一、监督学习 1、回归模型 1.1 线性回归模型 求解 最小二乘法 梯度下降法 2、分类模型 2.1 K近邻（KNN） 示例 KNN距离计算 KNN算法 2.2 逻辑斯蒂回归 逻辑斯蒂回归 —— 分类问题 Sigmoid函数（压缩函数） 逻辑斯谛回归损失函数 梯度下降法求解 2..3 决策树 示例 ...
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2021-02-10 12:54:48
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1、criterion: 特征选取标准。 默认：gini。 可选gini（基尼系数）或者entropy（信息增益）。 1.1 选择entropy，则是ID3或C4.5算法。 ID3算法原理： a 计算训练集所有样本的信息熵。 b 计算每一特征分类后的信息增益。 c 选择信息增益最大的特征进行分类，得 ...
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2021-01-06 12:02:48
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图片来源：pexels试想一下，如果一群宇航员发现了一个新星球，那么问题就来了：这个星球能否成为下一个地球？在现实生活中，决策树有许多类似的例子，也影响着机器学习的许多领域，比如说分类和回归分析。在进行决策分析时，决策树可以明确直观地表示决策和决策制定的过程。什么是决策树？决策树是一系列相关选择的可能结果的映射。决策者可以基于不同选择的成本、可能性和收益来进行权衡。决策树，顾名思义，是树状的决策模
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2020-12-24 12:16:02
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熵： “形容一个系统的混乱程度”。系统的不确定性越高，熵就越大。 假设集合中的变量X={X1,X2,...Xn} 其对应在集合中的概率为P={p1,p2,...pn} 则熵表示为： 举例： 举一个的例子：对游戏活跃用户进行分层，分为高活跃、中活跃、低活跃，游戏A按照这个方式划分，用户比例分别为20% ...
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2020-08-31 13:15:49
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信息增益是树模型,比如ID3算法用来寻早最优特征分割点的计算标准了解信息增益之前, 需要了解熵 ###熵 信息增益与熵(entropy)有关，在概率论中，熵是随机变量不确定性的度量，熵越大，随机变量的不确定性就越大；假设$X$是取有限个值的离散随机变量，其概率分布为： \(P(X=x_i)=p_i, ...
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2020-08-27 17:03:55
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《百面机器学习》这本书真的是太好了，忍不住要记录一下学习过程中的所思所想。文章内容仅做适当摘取和记录，如有所需，请购书！另外，本文中所摘抄的内容，仅是个人认为比较重要的地方（实际上是想学习的内容）。比如NLP有关的东西，实在是打不起兴趣，舍去了... 机器学习是要和数据打交道，数据如何表征？如何将数 ...
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2020-07-06 10:46:01
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C5.0是对ID3算法的改进。 1.引入了分支度Information Value的概念。 C5.0是用哪个信息增益率作为判断优先划分属性的。 信息增益率其实就是在信息增益 除了 分支度。分支度的计算公式如上，就是指，若某划分属性S将样本T划分成n个子集T1,T2,...Tn，则此属性S的分支度就等 ...
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2020-07-04 16:45:02
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ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature，因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益，信息增益反映的是，在给定一个条件以后，不确定性减少的程度， 这必然是分得越细的数据集确定性更高，也就是条件熵越小，信息增益越大。为了解决这个问题，C4.5就应运而生，它采用信息增益率来作为选择分支 ...
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2020-06-17 20:38:48
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原文链接：https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79525237 3.1.1 信息增益划分数据集的大原则是：将无序数据变得更加有序，但是各种方法都有各自的优缺点，信息论是量化处理信息的分支科学，在划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益，获 ...
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2020-06-17 01:42:28
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