决策树信息增益计算公式
@满盼3751：什么是信息增益 -
毛诗15168058520…… 数据挖掘里面信息增益定义如下: 先计算一下对于训练集T的熵:entropy(T)= Sigma(i=1,k)pi*log(2)pi Sigma:累加第1第k个属性 pi是当前这个属性出现的概率(=出现次数/总数) 再用第二个公式计算曾益(对属性A): information gain(T,A)=entropy(T)-Sigma(i=1,m)|Ti|*entropy(Ti)/T (假设共m个属性) 此定义适用于ID3 / C4.5
@满盼3751：数据挖掘中,连续属性的所有可能的划分的信息增益如何计算啊 -
毛诗15168058520…… 做单位步进吧? 比如某个特征的范围是0.2 -0.3 那么从0.2 0.21 0.22 0.23 --- 0.29 0.3 分别计算信息增益,选择最大的指进行切分.
@满盼3751：在决策树方法中如何计算各方案的期望收益? - 作业帮
毛诗15168058520…… [答案] 针对每一方案的各种收益,将其所对应的发生概率值与各个收益值相乘,再把这乘了之后的结果相加.决策树法就是把各个方案如此计算后的结果相比,看哪一个收益最大,就选择该方案,
@满盼3751：python对数据进行聚类怎么显示数据分类 -
毛诗15168058520…… 将其整理成数据集为: [ [1,0,＂yes＂],[1,1,＂yes＂],[0,1,＂yes＂],[0,0,＂no＂],[1,0,＂no＂] ] 算法过程: 1、计算原始的信息熵. 2、依次计算数据集中每个样本的每个特征的信息熵. 3、比较不同特征信息熵的大小,选出信息熵最大的特征值并...
@满盼3751：ID3算法的介绍 -
毛诗15168058520…… ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树.ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例.
@满盼3751：什么是风险估计,常用的风险估计方法有哪些 -
毛诗15168058520…… 风险评估(Risk Assessment) 是指,在风险事件发生之前或之后(但还没有结束),该事件给人们的生活、生命、财产等各个方面造成的影响和损失的可能性进行量化评估的工作.即,风险评估就是量化测评某一事件或事物带来的影响或损失...
@满盼3751：数据挖掘算法的算法分类 -
毛诗15168058520…… C4.5就是一个决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它.决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征...
毛诗15168058520…… 数据挖掘里面信息增益定义如下: 先计算一下对于训练集T的熵:entropy(T)= Sigma(i=1,k)pi*log(2)pi Sigma:累加第1第k个属性 pi是当前这个属性出现的概率(=出现次数/总数) 再用第二个公式计算曾益(对属性A): information gain(T,A)=entropy(T)-Sigma(i=1,m)|Ti|*entropy(Ti)/T (假设共m个属性) 此定义适用于ID3 / C4.5
@满盼3751：数据挖掘中,连续属性的所有可能的划分的信息增益如何计算啊 -
毛诗15168058520…… 做单位步进吧? 比如某个特征的范围是0.2 -0.3 那么从0.2 0.21 0.22 0.23 --- 0.29 0.3 分别计算信息增益,选择最大的指进行切分.
@满盼3751：在决策树方法中如何计算各方案的期望收益? - 作业帮
毛诗15168058520…… [答案] 针对每一方案的各种收益,将其所对应的发生概率值与各个收益值相乘,再把这乘了之后的结果相加.决策树法就是把各个方案如此计算后的结果相比,看哪一个收益最大,就选择该方案,
@满盼3751：python对数据进行聚类怎么显示数据分类 -
毛诗15168058520…… 将其整理成数据集为: [ [1,0,＂yes＂],[1,1,＂yes＂],[0,1,＂yes＂],[0,0,＂no＂],[1,0,＂no＂] ] 算法过程: 1、计算原始的信息熵. 2、依次计算数据集中每个样本的每个特征的信息熵. 3、比较不同特征信息熵的大小,选出信息熵最大的特征值并...
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毛诗15168058520…… 风险评估(Risk Assessment) 是指,在风险事件发生之前或之后(但还没有结束),该事件给人们的生活、生命、财产等各个方面造成的影响和损失的可能性进行量化评估的工作.即,风险评估就是量化测评某一事件或事物带来的影响或损失...
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