标签:特征 基础 增益 信息 算法 基尼系数 信息熵 决策树
(原创)
本文讨论机器学习的基础的决策树算法
1.预备知识:信息度量的相关量
(1)信息熵
使用信息熵来度量信息的不确定性
信息熵的数学式为: 加和 -plogp,熵越大,不确定性越大
(2)信息增益,某特征下
信息增益 = 原熵 - 按特征A分割后的熵
信息增益越大的,说明对不确定性的削弱越高,那么应该优先该特征
(3)信息增益率,某特征下
信息增益率:信息增益 / 特征A自身产生的熵,分母用于惩罚特征可能拥有的过多(唯一)的值的情况
(4)基尼系数
基尼系数: 加和 pi(1-pi) ,基尼系数越大,不确定性(不纯)越大
经特征A的取值a分割后的基尼系数 = 分割的两部分基尼系数 的加权平均
2.ID3 决策树
递归选择 信息增益 最大的特征,作为每次分裂的依据
3.C4.5 算法
递归选择 信息增益率 最大的特征
4.CART 算法
递归选择 基尼系数 最小的特征和相应切割值点
标签:特征,基础,增益,信息,算法,基尼系数,信息熵,决策树 来源: https://www.cnblogs.com/randomstring/p/15706885.html
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