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数据挖掘之决策树
1.什么是决策树： 决策树是以树状结构表示数据分类的结果 非叶子结点代表测试的条件。 分支代表测试的结果 2.如何构建决策树 ´1.信息熵（informationentropy）：是度量样本集合纯度最常用的一种指标 2.基尼系数（gini）：是度量样本集合不确定性指标。（基尼指数与熵可近似决策树算法2-决策树分类原理2.4-基尼值和基尼指数
1 概念 CART决策树使用"基尼指数" (Gini index)来选择划分属性，分类和回归任务都可用。 基尼值Gini（D）：从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率 Gini（D）值越小，数据集D的纯度越高。 2 计算 数据集 D 的纯度可用基尼值来度量: \(p_k=\frac{c^k}{D}\),D为样本的所有数2021-07-22
机器学习——决策树 决策树什么是决策树？解决什么问题？决策的过程决策树的构造信息熵条件熵信息增益ID3决策树信息增益率C4.5决策树基尼值基尼指数CART决策树CART决策树的实际构造算法样本的连续与缺失值多变量决策树总结 决策树 什么是决策树？解决什么问题？ 基于树结构进行机器学习实战——决策树
一些问题 如果训练集有100万个实例，训练决策树大致的深度是多少？ 通常来说，二元决策树训练到最后大体都是平衡的，如果不加以限制，最后平均每个叶节点一个实例。因此，如果训练集包含100万个实例，那么决策树的深度为20层。（实际上会更多一些，因为决策树通常不可能完美平衡。） 通常来说，子决策树之CART
02|CART的生成： 决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程。对回归树用平方差最小化准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。 分类树与回归树的一个区别是：如果目标变量是离散型变量则用分类树，如果目标变量是连续型变量则用回归树。 2.1回归树的生成 回归不纯度、基尼系数、信息熵等
信息：用于消除随机不确定性东西 一、不纯度： （1）基尼不纯度可以作为 衡量系统混乱程度的 标准； （2）基尼不纯度越小，纯度越高，集合的有序程度越高，分类的效果越好； （3）基尼不纯度为 0 时，表示集合类别一致； （4）在决策树中，比较基尼不纯度的大小可以选择更好的决策条件（子节点）。 为了要将表格转化为一棵02-23 决策树CART算法
目录决策树CART算法一、决策树CART算法学习目标二、决策树CART算法详解2.5.1 输入2.5.2 输出2.5.3 流程2.4.1 生成剪枝后的决策树2.4.2 选择最优子树2.1 基尼指数和熵2.2 CART算法对连续值特征的处理2.3 CART算法对离散值特征的处理2.4 CART算法剪枝2.5 CART算法剪枝流程三、决策树决策树信息增益|信息增益比率|基尼指数实例
今天以周志华老师的西瓜为例，复盘一下三种决策树算法。 文章目录 信息增益（ID3算法）信息增益比率（C4.5算法）基尼指数（CART算法） 数据： 信息增益（ID3算法） 信息熵表示信息的混乱程度，熵越大数据越混乱。分类的目的是为了使同一类别的数据尽可能“纯净”，因此追求尽量小的信息熵。信息熵与基尼指数
本文主要是对信息熵、信息增益、信息增益比和 Gini 指数的定义进行汇总，使之更加明确记忆。 信息熵和条件熵 信息熵 熵（entropy）是表示随机变量不确定的度量。设 \(X\) 是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 \[P(X=x_i) = p_i, \quad i=1, 2, ..., n \]则随机变量 \(X\) 的熵基尼系数（Gini Impurity）的理解和计算
一、基尼指数的概念 基尼指数（Gini不纯度）表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。注意：Gini指数越小表示集合中被选中的样本被参错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0. 二、基尼系数的计算公式 基尼指数决策树-基尼指数
基尼指数（Gini不纯度）表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。 注意：Gini指数越小表示集合中被选中的样本被参错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0. 基尼指数的计算方法为：其中，pk表示样本属于第k个类别的概率 举例：根关于“树”的算法：现实生活中的决策树
全文共2874字，预计学习时长8分钟 图源：unsplash 就像树木是人类生活的重要组成部分一样，基于树的算法也是机器学习的重要组成部分。树的结构给了我们开发算法的灵感，并再将其反馈到机器，让它们学习我们希望它们学习的东西，以解决现实生活中的问题。 这些基于树的学习算法被认为是最