整理自：https://mp.weixin.qq.com/s/LGyNq3fRlsRSatu1lpFnnw 周志华的西瓜书—第四章 公式 信息增益是决策树ID3算法在进行特征切割时使用的划分准则，其物理意义和互信息完全相同，并且公式也是完全相同。 其中D表示数据集，A表示特征，信息增益表示得到A的信 ...
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2018-05-17 23:14:40
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信息熵信息熵是系统有序化程度的一个度量。比如说，我们要搞清楚一件非常非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，我们不需要太多的信息就能把它搞清楚。所以，从这个角度，我们可以认为，信息量的度量就等于不确定性的多少。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。1948 年，香农提出了“信息熵”(shāng) 的概念
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2018-04-20 00:23:10
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一、定义 决策树是一种对实例进行分类的树形结构。 决策树由结点和有向边组成。 结点有两种类型：内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 二、算法 计算最优特征子函数：不同标准导致不同类型的决策树， ID3的最优特征选择标准是信息增益，C4.5是信息增益率，CART是节点方差的大小 框架： 1- ...
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2018-04-19 18:49:23
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如何理解C4.5算法解决了ID3算法的偏向于选择取值较多的特征问题 考虑一个极端情况，某个属性（特征）的取值很多，以至于每一个取值对应的类别只有一个。这样根据$$H(D) H(D|A)$$可以得知后面的那一项的值为0。这样得到信息增益会很大。C4.5算法加了一个惩罚项$$H_A(D) = \sum_ ...
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2018-04-04 16:16:36
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欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~。 作者：袁明凯|腾讯IEG测试开发工程师 决策树的基础概念 决策树是一种用树形结构来辅助行为研究、决策分析以及机器学习的方式，是机器学习中的一种基本的分类方法。决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决 ...
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2018-03-20 12:44:03
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id3 信息增益 c4.5 信息增益比 CART 基尼指数 参考 优缺点： 决策树算法原理 (上) 决策树算法原理 (下) 简略介绍： [Machine Learning & Algorithm] 决策树与迭代决策树（GBDT） 1.熵的概念 首先，我们需要熟悉信息论中熵的概念。熵度量了事物的不确定 ...
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2018-03-07 18:56:45
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什么是决策树？ 决策树是一种基本的分类与回归方法。其主要有点事模型具有可得性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化原则建立决策树模型；预测时，对新数据，利用决策树模型进行分类。 决策树学习通常包含以下三个步骤： 选择特征 决策树生成 剪枝 决策树的改进路线： ID3 >C4.5 >C ...
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2018-03-07 11:38:49
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（本节课各种数学式子比较多。。。。。^_^） 决策树 Decision Tree? 介绍? 熵 Entropy? 信息增益 Information Gain? 常见算法? 过度拟合 Overfitting? 剪枝 Prune? 增益率 GainRatio? 更多的DT应?场景类别：? 连续函数，多分 ...
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2018-02-19 14:21:19
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决策树的训练与测试 如何切分特征（选择节点） 衡量标准-熵 衡量标准-熵 信息增益 信息增益 决策树构造实例 信息增益：表示特征X使得类Y的不确定性减小的程度。（分类后的专一性，希望分类后的结果是同类在一起） Outlook = sunny时，熵值 = (-2/5)*log(2/5)/log2 - ...
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2018-01-29 17:33:56
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决策树是一种简单但广泛使用的分类器，它通过训练数据构建决策树，对未知的数据进行分类。决策树的每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表该测试的一个输出，而每个树叶结点存放着一个类标号。 在决策树算法中，ID3基于信息增益作为属性选择的度量，C4.5基于信息增益比作为属性选择的度量，CART基于 ...
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2018-01-23 00:55:55
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