钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)。七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本质上讲,它们提供了一种评估功能将数据划分为类的效果的方法。通过选择杂质减少最多的特征(最低的基尼指数或最高的信息增益),就可以做出一个启发式决策,这是树生长这一步的最佳局部选择。过拟合和修剪决策...

决策树,10道面试题

答案:信息增益是决策树算法中常用的一种度量标准,用于评估特征分割的效果。信息增益是父节点的熵减去加权子节点的熵。熵是一个表示概率分布混乱程度的值,计算公式为-∑p(x)log(p(x))。信息增益越大,表示分割特征带来的纯度提升越大。什么是基尼不纯度?答案:基尼不纯度是另一种用于评估特征分割效果的度量标准。

入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现

信息增益是选择最佳属性常用且容易上手的方法之一。它使用另一种叫做熵的属性计算出来。熵是物理学和数学中的概念,指系统的随机性或混乱度。在信息论中,它指的是一组样本的混乱度。我们通过一个例子来说明:你有两个装满巧克力的袋子。巧克力有红的也有蓝的。你想通过计算巧克力的数量来测量袋子的熵。所以你坐...

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

树中每个结点表示某个对象,内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,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。我们可以认为决策树就是一种if-then规则的集合,也可以理解为它是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。既然是if-then...

开发者自述:我是如何理解决策树的

2:效率高,决策树只需要以此构建,就可以达到反复使用的效果,每一次的预测的最大计算次数只要不超过决策树的深度即可(www.e993.com)2024年10月31日。3:决策树来如何预测:现在我们以DataAnalysis中的经典案例来进行分析:从上边的表述中的相关信息,我们可以通过记录以前的用户的一些相关的特性,比如记录这个用户是否可以偿还债务,是否拥有房产,是否...

决策树在金融领域的应用(附链接)

在构造决策树的时候,会基于纯度来构建。而经典的“不纯度”的指标有三种,分别是信息增益(ID3算法)、信息增益率(C4.5算法)以及基尼指数(Cart算法)。这里我们只介绍常用的信息增益算法。1)信息增益(ID3算法)信息增益指的就是划分可以带来纯度的提高,信息熵的下降。它的计算公式,是父亲节点的信息熵减去所有子节点的...

从香农熵到手推KL散度:一文带你纵览机器学习中的信息论

在本文中,我们从最基本的自信息和信息熵到交叉熵讨论了信息论的基础,再由最大似然估计推导出KL散度而加强我们对量化分布间相似性的理解。最后我们简要讨论了信息熵在机器学习中的应用,包括通过互信息选择决策树的特征、通过交叉熵衡量分类问题的损失和贝叶斯学习等。

100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习

构建决策树的核心算法有·ID3、C45等。ID3使用熵和信息增益来构造决策树。熵:决策树是从根节点自上而下构建的,涉及到将数据划分为同构子集。ID3使用熵来检验样本的同质性。如果样本是完全均匀的,那么熵就是0如果样本是等分的,那么熵就是1。信息增益是基于数据集在属性上分割后熵的减小。构建决策树是关于寻找返...