决策树算法决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种。ID3算法从树的根节点开始，总是选择信息增益最大的特征，对此特征施加判断条件建立子节点，递归进行，直到信息增益很小或者没有特征时结束。
信息增益：特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差。
熵（Entropy
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
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2023-11-20 11:40:20
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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
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2023-11-13 22:39:29
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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
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2023-11-29 14:02:52
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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
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2024-04-07 08:57:55
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信息增益决策树是机器学习领域中用于分类任务的一种常用算法。在此博文中，我将分享如何使用 Python 实现信息增益决策树的代码，以及在实施过程中遇到的各种问题和解决方案。以下将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等方面进行详细阐述。
### 版本对比
在实现信息增益决策树时，不同版本的库在功能上可能存在差异，尤其是在 Scikit-learn 更新后，对决策树的性质有
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
原创
2024-08-23 08:36:49
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在本文中，我们将讨论如何在Python中使用信息增益构建“iris”数据集的决策树。通过对这一过程的深入分析和实战对比，旨在帮助大家更好地理解决策树的构建原理，以及应用于具体场景的步骤。
### 背景定位
决策树是一种广泛应用于分类和回归任务的机器学习算法。其通过对特征进行递归划分来建立模型，最终得到的树形结构可以用于数据预测和分析。
**适用场景分析：**
- 适合处理较小的数据集，尤其是
[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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机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也
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2024-07-25 09:55:02
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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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决策树原理以及python实现1. 决策树的概念1.1 什么是决策树1.2 决策树的相关概念2. 决策树的构建2.1 特征选择方法2.2 ID3算法2.2.1 ID3算法例题2.2.2 ID3算法缺点2.3 C4.5算法2.3.1 C4.5算法例题3. 决策树剪枝3.1 决策树的剪枝3.2决策树剪枝算法3.3决策树剪枝流程4决策树的python实现 1. 决策树的概念 决策树是一个分类与回归的算
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2023-08-04 21:14:26
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Python相关函数： extend（）。在原矩阵的基础上进行扩展。比如[2,1,1].extend([1,1])=[2,1,1,1,1].决策树算法：它是一种典型的分类算法，将样本数据按照分类因素构造决策树，当对新数据进行判断时，将其按照决策树，逐渐选择分支，最终确认新数据的分类。比如，将生物进行分类：先按照是否是动物分为动物类及植物类，然后对动物类按照生活环境分为陆生、水生、两栖类，以此
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2023-10-25 21:55:30
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转载请注明出处（作者：Allen ，时间：2014/11/3）一、如何衡量样
原创
2022-08-26 14:10:15
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Python机器学习之-决策树篇决策树作为机器学习常用算法，更是作为集成学习的基础，不可谓不重要，在这里简单介绍决策树的原理及应用一：决策树原理顾名思义决策树是一个树状结构（由于算法的不同也决定了是二叉树还是多叉树，后面会详细描述），从根节点走向叶子节点，实际上决策树就相当于是if-else，便于理解，下图形象的展示了决策树的学习过程，从上到下的节点顺序代表了特征对结果的重要性顺序二：决策树的三种
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2024-03-04 17:00:39
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先说熵的定义： 再看信息增益 信息增益是一种用于特征选择的指标，用于衡量特征对于数据集分类的贡献程度。它基于信息熵的概念，通过比较特征划分前后的信息熵差异来评估特征的重要性。信息熵是衡量数据集纯度的指标，表示数据集中的不确定性或混乱程度。信息熵越高，数据集的不确定性越大。 上述例子计算错误，gpt识
原创
精选
2023-10-27 11:22:18
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## 决策树变量选择的实现流程
为了帮助你理解如何实现"python决策树变量选择"，我将按照以下步骤进行讲解：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 构建决策树模型 |
| 5 | 变量选择 |
| 6 | 可视化决策树 |
接下来，我将详细解释每个步骤需要做什么，以及需要使用的代
原创
2023-10-25 09:13:30
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1,决策树概念简介 不同的算法模型适合于不同类型的数据。首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。 决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能
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2024-01-15 08:48:43
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