[toc] 决策树中涉及到了信息熵、信息增益、信息增益率、基尼系数等公式，作为相应算法(ID3、C4.5、Cart树）的衡量标准，今天就来稍微推导一下这些公式~ 信息熵的最值求解 已知集合D的信息熵的定义为 $$\operatorname{Ent}(D)= \sum_{k=1}^{ | \mathc ...
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2019-11-19 15:48:43
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决策树： 使用决策树算法，我们从树根开始，基于可获得最大信息增益（information gain，IG）的特征来对数据进行划分，我们将在下一节详细介绍信息增益的概念。 通过迭代处理，在每个子节点上重复此划分过程，直到叶子节点。这意味着在每一个节点处，所有的样本都属于同一类别。 在实际应用中，这可能 ...
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2019-10-19 10:01:54
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 熵和信息增益# 一、熵（Entropy）熵表示`随机变量不确定性的度量`。假设离散随机变量$X$可以取到$n$个... ...
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2019-10-16 18:06:46
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sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 特征选择标准criterion 可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。 ...
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2019-10-15 11:37:44
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信息论主要是对信号所含信息的多少进行量化，其基本思想是一个不太可能发生的事情要比一个可能发生的事情提供更多的信息。 度量信息的集中常用指标有信息熵、条件熵、互信息、交叉熵。 信息熵 信息熵（entropy）简称熵，是对随机变量不确定性的度量。定义为： H(x)=∑pi*log2(pi) 用以下代码来 ...
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2019-09-16 21:48:38
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本章主要对决策树算法进行了讲解，主要有决策树的生成过程、决策树的划分选择、决策树的剪枝处理、连续与缺失值的处理以及多变量决策树。 4.1 基本流程 决策树是基于树的结构来进行决策的。包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个结点对应于一个属性测试。 决策树学习的目的是产 ...
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2019-09-16 21:11:08
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[1]特征选择标准criterion：string类型，可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。 [2]特征划分点选择标准splitter：st ...
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2019-08-30 14:03:33
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在做文本分类聚类的任务时，常常需要从文本中提取特征，提取出对学习有价值的分类，而不是把所有的词都用上，那样会造成维度灾难。因此一些词对分类的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用词。这里介绍三种常用的特征选择方法： 无监督方法： TF IDF 监督方法： 卡方 信息增益 互信息 一、TF IDF 一 ...
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2019-08-04 13:32:31
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第二十五节决策树系列之信息增益和信息增益率(4) 上一节我们讲解了决策树的分裂条件以及评估纯度的其中一个方式，基尼系数。本节的话，我们再讲解一个评估纯度的方式，基于信息增益的方式，即ID3树使用的评估方式。它办的事跟Gini系数一样，也是评价纯度，但是它更客观一点，但它算起来比Gini系数稍慢一点， ...
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2019-05-14 13:06:23
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/d8ceeee66a6f Decision Tree 基本思想在于每次分裂节点时选取一个特征使得划分后得到的数据集尽可能纯。 划分标准 信息增益(Information Gain) 信息增益 = 未划分数据集的信息熵 划分后子数据集的信息 ...
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2019-05-04 00:16:56
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