区别：使用不同的属性选择度量。信息增益偏向多值属性信息增益率倾向产生不平衡的划分基尼指数偏向多值属性，并且当类的数量很大时会有困难，还倾向于导致相等大小的分区和纯度C4.5:优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-11 23:59:50
阅读次数：
447
CART和C4.5决策树有什么区别？1.C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。 ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，又出现了根据GINI系数来选择测试属...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-28 11:13:15
阅读次数：
222
在学习决策树学习之前，我想先问问几个问题，以便好好梳理思路。1. 决策树是什么？干啥用的？决策树学习又是什么？2. 信息增益，纯度，熵是什么？在决策树中是干啥用的？3. 构建一个决策树包含哪几个步骤？如何构建？回答：1. 决策树是一棵用来进行决策的树（哈哈，有点在说废话的赶脚）。一旦决策树生成，往里...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-24 00:38:21
阅读次数：
259
关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念，是对数据处理的量化，这几个概念主要是在决策树里用到的概念，因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择，这几个概念比较抽象，我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说，接下来开始对这几个概念解释，防止自己忘记的同时，望对其他人有个借鉴的作用，如...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-16 22:51:30
阅读次数：
159
正如我前面提到的，了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是非常有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而怎样量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化。关联性越强。特征得...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-16 14:18:10
阅读次数：
142
我们为什么需要信息增益比，而不是信息增益？ 决策树是机器学习中的经典算法，分别由三个经典算法实现：ID3，C4.5，CART，这三个算法最明显的区别就是对于特征选择的策略不同.对于ID3和C4.5的信息增益和信息增益比有什么区别呢，为什么放着信息增益不用，又要计算一个ratio呢？这就是下面的内容要讨论的。...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-10 01:09:59
阅读次数：
393
1）决策树之ID3决策树算法是分类算法的一种，基础是ID3算法，C4.5、C5.0都是对ID3的改进。ID3算法的基本思想是，选择信息增益最大的属性作为当前的分类属性。看Tom M. Mitchell老师的《Machine Learing》第三章中的例子：我们先解释一下这张表，表中有14条实例数据，...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-14 16:01:34
阅读次数：
2584
前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是非常有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而怎样量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化，关联性越强，特征得分越...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-10 20:27:44
阅读次数：
140
1. 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；2)在树构造过程中进行剪枝；3)能够完成对连续属性的离...
分类：
编程语言 时间：
2015-04-23 12:30:07
阅读次数：
203
在信息论中，熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值。变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大，熵是整个系统的平均消息量。 信息熵是信息论中用于度量信息量的一个概念。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。所以，信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度...
分类：
其他好文 时间：
2015-04-18 21:59:40
阅读次数：
279
