c4.5为什么使用信息增益比来选择特征?由于基于信息熵和信息增益率算法各有优缺点采取折中办法是
本文目录
- c4.5为什么使用信息增益比来选择特征
- 由于基于信息熵和信息增益率算法各有优缺点采取折中办法是
- 有没有可能信息增益和gini指标增益支持不同的属性
- python里怎么计算信息增益,信息增益比,基尼指数
- 数据挖掘中,属性A的信息增益比属性B的信息增益大,说明了什么
c4.5为什么使用信息增益比来选择特征
对于取值多的属性,尤其一些连续型数值,比如两条地理数据的距离属性,这个单独的属性就可以划分所有的样本,使得所有分支下的样本集合都是“纯的”(最极端的情况是每个叶子节点只有一个样本)。 一个属性的信息增益越大,表明属性对样本的熵减少
由于基于信息熵和信息增益率算法各有优缺点采取折中办法是
摘要
您好!您可以采用决策树算法,决策树算法主要基于信息熵、信息增益、信息增益率以及基尼系数,其优势是容易理解和实现,决策树算法的缺点是受训练样本影响较大,比较容易过拟合。在预测阶段,如果新出现的数据与原先的训练样本相差较大,则分类效果会比较差。
针对决策树的缺点,科学家们提出了剪枝和随机森林。
咨询记录 · 回答于2021-09-26
由于基于信息熵和信息增益率算法各有优缺点采取折中办法是
您好!您可以采用决策树算法,决策树算法主要基于信息熵、信息增益、信息增益率以及基尼系数,其优势是容易理解和实现,决策树算法的缺点是受训练样本影响较大,比较容易过拟合。在预测阶段,如果新出现的数据与原先的训练样本相差较大,则分类效果会比较差。
针对决策树的缺点,科学家们提出了剪枝和随机森林。
基于信息增益率的算法是什么
您好!搜词条
信息增益率
信息增益率,是一种增益率,数学名词。
中文名
信息增益率
计算公式
Gain-ratio=Gain(A)/I
性质
增益率
内容
增益率
信息增益率计算公式:Gain-ratio=Gain(A)/I
G(A)即Gain(S, A)=E(S)–E(S, A)
图1
有没有可能信息增益和gini指标增益支持不同的属性
将传递函数表达式写成分式形式同时分子写成各个因素之积的形式。 开环根轨迹增益,就是上述形式所有s的系数化为1,即类似于(S+a)这种“首1”形式后的比例系数,常用K*来表示;开环增益,是将上述形式所有项写成环节的形式,即(tS+1)的“尾1”形式后的比例系数,长用K来表示。可见出现相等的情况是会比较多的,和比例系数、开环根、时间常数等都有关系。
python里怎么计算信息增益,信息增益比,基尼指数
1、首先自定义一份数据,分别计算信息熵,条件信息熵,从而计算信息增益。
2、然后我们按下图输入命令计算信息熵。
3、再按照下图输入命令计算条件信息熵。
4、再输入下图命令,计算信息增益。
5、输入下列代码计算信息增益比。
6、最后按照下图代码计算出基尼指数。
数据挖掘中,属性A的信息增益比属性B的信息增益大,说明了什么
说明A更能决定训练集的分类,也就是A比B更重要。
举个极端的例子,以学生买电脑为例,如下所示:
=======================================
性别 学历 专业 是否买电脑
=======================================
男 研究生 计算机 买
女 研究生 非计算机 不买
男 本科 计算机 买
女 研究生 非计算机 买
男 大专 非计算机 买
男 本科 计算机 买
========================================
设A属性为专业,B属性为学历,计算得到A属性的信息增益比B的大,也就是说在分类时,A属性比B属性更具参考价值。事实也正是这样,从上表可得到:只要是计算机专业的学生都买电脑的结论,而通过学历并不能得出任何结论,以为哪种学历的学生都可能买或不买。不知道这样你能否懂。
信息收益可以定义为样本按照某属性划分时造成熵减少的期望。也即是否能由该属性直接判断处分类,而不用在考虑其他属性。
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