一、决策树决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两种类型：内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。1、决策树的构建：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。通常特征选择的标准是信息增益(information gain)或信息
决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 一、信息熵（Information Entropy）信息熵用于度量样本集合浓度，决策树的构建过程就是不断降低信息熵到0的过程。样本集合D，第k类样本所占比例为。则样本D信息熵为：。&nb
一、决策树不同算法信息指标：发展过程：ID3 -> C4.5 -> Cart;相互关系：ID3算法存在这么一个问题，如果某一个特征中种类划分很多，但是每个种类中包含的样本个数又很少，就会导致信息增益很大的情况，但是这个特征和结果之间并没有很大的相关性。所以这个特征就不是我们最终想优先决策的特征【这是ID3以信息增益作为指标的一个bug】，为了解决这个问题，引出信息增益率的概念，对应基于
1. 何为信息增益（Information Gain）？ 信息增益是特征选择中的一个重要指标，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，该特征越重要。 IG 是用来衡量一个属性区分数据样本的能力。IG越大，这个属性作为一棵树的根节点就能使这棵树更简洁。 2. 如何计算信息增益？（利
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2018-01-14 19:39:00
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# Python利用信息增益生成决策树
决策树是一种流行的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。信息增益是决策树中一种重要的特征选择标准，决策树通过计算信息增益来选择最佳的特征进行切分。本文将介绍如何使用Python生成决策树，并通过信息增益进行特征选择。
## 什么是信息增益？
信息增益是衡量某一特征对分类结果的影响程度。具体来说，信息增益是通过使用该特征进行分类后，信息的不确定性减少的
通俗理解决策树算法中的信息增益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。1概念我们前面说了，信息熵是代表随机变量的复杂度（不确定度）通俗理解信息熵，条件熵代表在某一个条件下，随机变量的复杂度（不确定度）通俗理解条件熵而我们的信息增益恰好是：信息熵-条件熵。换句话说，信息增益代表了
原创
2020-11-23 14:47:12
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如图，为使用到的公式，信息熵表明样本的混乱程度，增益表示熵减少了，即样本开始分类，增益率是为了平衡增益准则对可取值较多的属性的偏好，同时增益率带来了对可取值偏小的属性的偏好，实际中，先用增益进行筛选，选取大于增益平均值的，然后再选取其中增益率最高的。以下代码纯粹手写，未参考其他人代码，如果问题，请不吝赐教。1，计算信息熵的函数import numpy as np
# 计算信息熵
# data:li
什么是决策树？为什么要用决策树？ 决策树是一种二分树，或是多分数。对于大量数据的细分工作有很大帮助。在日常生活中，决策树的算法可谓是每天都在用。小到用户分类，大到辅助决策。实际上他的使用很多。 至于为什么要用到决策树，个人认为就是因为这种算法简单。代码实现起来主要就是ＩＦ-ＥＬＳＥ就可以实现。可这一算法的发展也是从ＩＤ３--->Ｃ４.５----->Ｃ５.０. 它的主要步骤就
原创
2016-10-09 15:29:19
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[决策树--信息增益，信息增益比，Geni指数的理解](https://www.cnblogs.com/muzixi/p/6566803.html) 决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。 决策
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2019-01-25 11:52:53
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决策树—信息增益，信息增益比，Geni指数的理解 决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。 决策树算法3要素： 特征选择 决策树生成 决策树剪枝 部分理解： ...
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2021-07-27 17:01:00
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1.决策树概念：
判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 以下表的14个样本数据为例来说明决策树算法 构造决策树： 2.具体算法实现（ID3算法） 2.1 信源熵的概念 考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望
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2023-09-01 22:44:31
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本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。本章继续非参数的方法——决策树。决策树方法很早就成熟了，因为它直观便捷，和计算机的一些底层逻辑结构很像，一直都有广泛的应用。其最早有ID3、C4.5、C5.0、CART等等。但其实都大同小异，损失函数不一样而已，还有分裂节点个数不一样。CRAT算法是二叉树，数学本质就是切割样本取值空间。因此决策树的决策边界
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2023-08-11 15:32:59
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文章目录一、简介二、决策树分类原理1.熵2.决策树的划分依据一------信息增益3. 决策树
原创
2023-01-09 17:09:07
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1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上进行划分以及在这些维度的哪些阈值节点做划分等细节问题。具体在sklearn中调用决策树算法解决分类问
决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配的问题。使用数据类型：数值型和标称型。简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策树“原形毕
目录前置信息1、决策树2、样本数据决策树分类算法1、构建数据集2、数据集信息熵3、信息增益4、构造决策树5、实例化构造决策树6、测试样本分类后置信息：绘制决策树代码 前置信息1、决策树决策树是一种十分常用的分类算法，属于监督学习；也就是给出一批样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果。算法通过学习这些样本，得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出合适的分类2、样本数据假设现有用户14名，其个
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2023-07-28 16:37:33
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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
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2023-05-29 23:27:29
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Python机器学习日记8：决策树一、书目与章节二、决策树1. 构造决策树2. 控制决策树的复杂度3. 分析决策树4. 树的特征重要性 一、书目与章节 拜读的是这本《Python机器学习基础教程》，本文选自第2章“监督学习”第3节“监督学习算法中的决策树。本书全部代码：https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python二、决策树应
1、介绍决策树(decision tree)，每个分支都是需要通过条件判断进行划分的树，解决分类和回归问题的方法。策略 正则化的极大似然函数。 此外，从所有可能的决策树选取最优决策树是NP完全问题，实际中学习算法采用启发式方法，近似解决最优化问题。学习算法三要素： 特征选择、决策树生成、剪枝。决策树可看作 if-then 规则的集合。把决策树看作对特征空间的划分，那么它表示了给定特征条件下类的条件
1.决策树-分类树sklearn.tree.DecisionTreeClassifier官方地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier在机器学习中，决策树是最常用也是最强大的监督学习算
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2023-08-08 11:21:12
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