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通俗理解决策树算法中的信息增益(最朴实的大白话,保准能看懂)
信息增益 文章目录 信息增益 概念 例子 结论 在决策树算法的学习过程中 信息增益是特征选择的一个重要指标 它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息 带来的信息越多 说明该 特征越重要 相应的信息增益也就越大 概念 信息熵是代表随机变量的
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决策树(decision tree)(一)——构造决策树方法
决策树 decision tree 一 构造决策树方法 说明 这篇博客是看周志华老师的 机器学习 西瓜书 的笔记总结 虽然自己写了很多总结性文字包括一些算法细节 但博客中仍有部分文字摘自周老师的 机器学习 书 仅供学习交流使用 转载博客务必
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决策树
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决策树构造
信息增益
信息熵与信息增益
信息熵 information entropy 是度量样本集合纯度 不确定度最常用的指标之一 但要注意 信息熵越小 表示不确定度越低 确定度越高 纯度越高 E n t D
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机器学习——信息熵与信息增益
问 信息熵越大说明其纯度越高 答 错误 信息熵越小 说明数据集的纯度越高 信息熵是衡量数据集纯度的指标之一 它是对数据集中所有类别出现概率进行加权平均所得到的一个值 信息熵是度量样本集合纯度 不确定度最常用的指标之一 但要注意 信息熵越小
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