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决策树: 特征选择准则 信息增益(ID3) 信息增益比(C4.5) GINI指数(用于CART中分类树生成) 剪枝...
决策树 熵: 条件熵: 信息增益: 信息增益比: CHAT算法基尼系数: 基尼指数Gini(D)表示集合D的不确定...
序 熵的概念中有信息熵、信息增益、信息增益比、基尼指数,这些统统作为决策树分裂的依据,其中,我们需要知道信息熵与基...
依据不同的决策树算法,在划分子节点时进行特征选择的依据有信息增益、信息增益比(又称信息增益率)、基尼系数三种。依次...
决策树思想 特征选择信息增益与ID3信息增益率与C4.5基尼指数与CARTID3、C4.5与CART的对比 决策树...
首先,我们说熵,熵是随机变量不确定性的度量 那么,为什么用这个公式来定义熵,我们看下熵随概率的变化曲线便会一目了然...
1 信息熵 1.1 条件熵 1.2 信息增益 1.3 信息增益率和基尼系数 2 决策树 3 决策树的评价、剪枝和过...
Q1: 决策树是如何找到最优的分类特征的?A: 通过计算"信息增益","信息增益比",数值大的特征,是用作划分的特...
决策树有哪些常用的启发函数? 1、ID3—— 最大信息增益2、C4.5——最大信息增益比3、CART——最大基尼指...
本文标题:决策树--信息增益,信息增益比,Geni指数的理解
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