AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

2024年10月23日 - 网易

ID3算法是决策树算法的鼻祖,它采用信息增益来选择最佳划分属性;C4.5算法是ID3算法的改进版,它采用信息增益率来选择最佳划分属性,同时采用剪枝策略来提高决策树的泛化能力;CART算法则是分类和回归树的简称,它采用基尼指数来选择最佳划分属性,并能够处理连续属性和有序属性。以下是使用Python中的Scikit-learn库实现CART算...

详情

FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...

2024年7月26日 - 网易

8、决策树的工作原理(什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系)9、随机森林的工作原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?)10、Bagging与Boosting的区别与联系11、AdaBoostvs.GradientBoosting的工作原...

详情

知识库问答LangChain+LLM的二次开发:商用时的典型问题及其改进...

2024年1月24日 - 网易

缺点:准确率欠佳。因为形式非常的简单,而现实中的数据非常复杂,因此,很难达到很高的准确性。很难处理数据不平衡的问题。3、介绍下决策树算法常见的决策树算法有三种:ID3、C4.5、CART树ID3算法的核心是在决策树的每个节点上应用信息增益准则选择特征,递归地构架决策树。C4.5算法的核心是在生成过程中用信息增益...

详情

2021年4月底,腾讯应用研究岗暑期实习面试题12道

2021年6月9日 - 网易

以信息增益作为划分训练集的特征选取方案,存在偏向于选取值较多的特征的问题。信息增益比可以解决该问题。问题4:介绍XdeepFM算法,XdeepFM跟DeepFM算法相比,优势是什么?上图为xDeepFM的总体结构,有三个分支:Linear(稀疏的01向量作为输入)、DNN(经过embedding的稠密向量作为输入)、CIN(压缩感知层)。xDeepFM如果去掉CI...

详情

监督学习最常见的五种算法,你知道几个?

2017年4月28日 - 雷锋网

在按照ID3的中的方法得到了信息增益后,再定义分裂信息(SplitInformation):然后定义增益率(GainRatio):C4.5选择增益率为分裂属性(连续属性要用增益率离散化)。C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。此外...

详情

十大数据挖掘算法及各自优势

2014年9月8日 - 199IT

1.C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;2)在树构造过程中进行剪枝;...

详情

效率高低有方法数据挖掘十大经典算法

2013年4月1日 - 199IT

详情

基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例

2022年10月27日 - 澎湃新闻

常用的决策树算法有以信息增益为度量的ID3算法,以信息增益比为度量的C4.5算法,以Gini系数为度量的CART算法。C5.0是在C4.5基础上改进的算法,包括了C4.5的全部功能[33],是C4.5的商业化版本,可以用来处理大数据。本研究采用IBMSPSSModeler18.0软件构建学习预警模型,输入变量是表示行为...

详情

决策树,10道面试题|算法|基尼|拟合|样本_网易订阅

2023年5月31日 - 网易

答:最常用的决策树实现算法有ID3、C4.5和CART。ID3使用信息增益来选择特征,C4.5是ID3的扩展,它使用信息增益比。CART产生二叉决策树,使用基尼指数选择特征。如何理解决策树的“熵”和“信息增益”?答:熵用于衡量数据集的无序程度,信息增益用于度量特征按其值划分数据集后,数据集无序程度的减少。

详情

查看更多

信息增益率计算实例
信息增益率公式
信息增益率概念
基于信息增益率的算法
信息增益的计算
信息增益例题
常用的计算信息增益的方法
信息增益率计算
信息增益怎么求
信息增益值