我们为什么需要信息增益比，而不是信息增益？之前不知道为何要用信息增益比，信息增益比相对于信息增益有何优势，看了这篇文章感觉博主所述比较详细，特此转载用作复习表一 满足什么情况才去玩高尔夫 [1]1DayTemperatrueOutlookHumidityWindyPlayGolf?07-05hotsunnyhighfalseno07-06hotsunnyhightrueno07-07hotover
这系列的题目来源于周晓飞老师期末发的题库，自留做复习用的? ? ? 加油加油！
目录单选题19单选题20单选题23简答题21ID3C4.5CART计算题5ID3C4.5CART
知识点可以参考博主的这篇文章【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-非线性分类：决策树单选题19A：非纯度用来描述决策树的分类结果，非纯度越大说明分类结果越不好，所以非纯度应该是越小越好，等
# Python信息增益率实现
在数据科学和机器学习的领域中，信息增益率（Information Gain Ratio）是用于决策树构建的重要指标。它是一种衡量特征在数据分类中的有效性的方式。在本文中，我们将深入探讨信息增益率的概念，并通过Python实现其计算，从而帮助大家更好地理解这一重要概念。
## 什么是信息增益率？
信息增益率是对信息增益的改进，信息增益是指在已知某特征的情况下，样
原创
2024-10-13 06:20:30
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信息增益率与信息增益有关。信息增益存在一个问题，即若某个属性可取值数目较多，如用ID来作为分类标准，则信息增益会frac{Gain(D, a)}{IV(a)}\\IV(a)=-\sum_{v=1}^{V}{\f
原创
2022-10-31 16:07:38
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信息增益=信息熵-条件熵条件熵越小，意味着在此条件下，数据越纯粹。如果将记录id考虑到条件熵里的话，计算的信息增益是最大的。按规则应该选择记录id来分类。但是这样，对后来的新记录就预测不准确。这就是过拟合问题。此时就应选择信息增益率这个概念。信息增益率=信息增益/信息熵 gr(D,A)=g(D,A)/H(A)随机森林：决策树容易受到异常数据的影响。随机森例：采用少数服从多
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2023-07-14 09:44:02
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这三个概念决策树用来划分属性的时候用到的，其中信息增益（Info Gain）用于ID3，Gini用于CART，信息增益率（Info Gain Ratio）用于C4.5。提到前两个指标的计算时，首先要讲到的是关于熵（Entropy）的计算。1、熵（Entropy） 理论上来说用于决策树的属性选择函数，为方便计算，往往是定义为其属性的不纯性度量，那么必须满足如下三个条件：当结点很纯时，其度量值应为0
介绍信息熵和信息增益之前，先介绍信息增量的概念文章目录1、信息量2、熵3、条件熵4、信息增益5、参考文献：1、信息量定义：信息
原创
2023-01-04 18:10:21
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信息增益 先来定义"信息熵" (information entropy) , 它是度量样本集合纯度最常用的一
原创
2023-07-19 15:43:41
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在这篇博文中，我将详细介绍如何在Python中调用信息增益率的过程。信息增益率通常用于决策树算法中，以评估特征的重要性。在对机器学习和数据挖掘领域的研究中，信息增益率是一种非常重要的指标。因此，理解如何在Python中实现这一功能，将对我们在数据分析和模型构建中提供极大的帮助。
## 环境准备
在进行实际操作之前，我们需要确保我们的开发环境准备就绪。以下是我所使用的技术栈及其版本兼容性。
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信息增益原理介绍 介绍信息增益之前，首先需要介绍一下熵的概念，这是一个物理学概念，表示“一个系统的混乱程度”。系统的不确定性越高，熵就越大。假设集合中的变量X={x1,x2…xn}，它对应在集合的概率分别是P={p1,p2…pn}。那么这个集合的熵表示为： 举一个的例子：对游戏活跃用户进行分层，分为高活跃、中活跃、低活跃，游戏A按照这个方式划分，用户比例分别为20%，30%，5
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2024-01-24 14:08:00
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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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信息增益作为贪心选择的依据。 信息增益的定义如下： &
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
什么是信息增益(Information Gain)?
当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大，所以称之为“最大熵法”。最大熵法在数学形式上很漂亮，但是实现起来比较复杂，但把它运用于金融领域的诱惑也比较大，比如说决定股票涨落的因素可
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2024-05-08 11:24:44
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文章目录一、理解信息增益二、信息增益在决策树算法中的应用 一、理解信息增益几个概念：熵：表示随机变量的不确定性。条件熵：在一个条件下，随机变量的不确定性。信息增益：熵 - 条件熵。信息增益代表了在一个条件下，信息不确定性减少的程度。例子：通俗地讲，X(明天下雨)是一个随机变量，X的熵可以算出来， Y(明天阴天)也是随机变量，在阴天情况下下雨的信息熵我们如果也知道的话（此处需要知道其联合概率分布或
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2023-11-30 15:15:56
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信息增益，基于信息熵来计算，它表示信息消除不确定性的程度，可以通过信息增益的大小为变量排序进行特征选择。信息量与概率呈单调递减关系，概率越小，信息量越大。1. 基本概念1.1 信息量 信息量的数学定义如下式所示，U表示发送的信息，则表示发送信息U中的一种类型。 &nb
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2023-10-12 23:41:32
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而信息增益恰好是：信息熵-条件熵。换句话说，信息增益代表了在一个条件下，信息复杂度（不确定性）减少的程度。那么我们现在也很好理解了，在决策树算法中，我们的关键就是每次选择一个特征，特征有多个，那么到底按照什么标准来选择哪一个特征。这个问题就可以用信息增益来度量。如果选择一个特征后，信息增益最大（信息不确定性减少的程度最大），那么我们就选取这个特征。例子我们有如下数据： 可以求得随机变量X
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2023-12-26 09:47:19
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通俗来说，一句话、一段视频、一本书统统都可以称为信息。有的信息很干，我们就说它的“信息增益”大，而有的很水，那么就是“信息增益”小。1 选择朋友举个例子吧，比如因为工作原因，我新结识了一位小伙伴，现在想判断他是否值得交往，也就是想做一个“选择朋友”的决策。我择友的标准是“好人”，但是好坏不会写在人的脑门上，只能通过了解更多的信息来判断。信息知道的越多自然判断越准确。当然，有的信息“信息增益”低，对
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2023-12-19 19:38:59
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关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念，是对数据处理的量化，这几个概念主要是在决策树里用到的概念，因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择，这几个概念比较抽象，我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说，接下来开始对这几个概念解释，防止自己忘记的同时，望对其他人有个借鉴的作用，如
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2019-06-21 10:37:00
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