决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间就会减少,模型就会更高效。不同的决策树算法,所谓的“信息熵指标”也不一样,比如ID3算法使用的是信息增益,C4.5算法使用的是信息增益率,目前使用较多的CART算法使用的是Gini系数,这里不...

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...

FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...

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...

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。

博锐尚格 AI天天见五:决策树算法应用探索

ID3算法是生成决策树的一种常用算法,通过计算混合物体依据某个判断条件进行分类后的信息增益,选择其中信息增益最大的那个作为本次分类的判断条件。信息增益是以某个判断条件对物体进行划分前后的熵的差值。熵可以表示物体之间混合的混乱程度,熵越大,对物体进行分类的不确定性就越大。因此可以使用划分前后熵的差值来衡...

入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现

如果我们不吃KitKat,则熵为0(www.e993.com)2024年10月31日。信息增益为:品牌分割的信息增益是0.5567。由于品牌的信息增益较大,我们将基于品牌进行分割。下一级,我们只要左边的颜色。我们可以轻松地根据颜色进行分割,无需进行任何计算。决策树如下:谁能想到吃块巧克力这么难呢?

开发者自述:我是如何理解决策树的

纯度差,也称为信息增益(InformationGain),公式如下:其中,I代表不纯度(也就是上面三个公式的任意一种),K代表分割的节点数,一般K=2。vj表示子节点中的记录数目。上面公式实际上就是当前节点的不纯度减去子节点不纯度的加权平均数,权重由子节点记录数与当前节点记录数的比例决定。

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

然后再次计算条件信息熵,计算过程如下图:我们看到天气因素的条件信息熵最小,为0,那么我们下一个节点就方式天气因素。这个时候其实我们就可以结束决策树的生长了,为什么呢?那么我们怎么判断什么时候结束决策树的生长呢?因为我们在一直最小化条件信息熵,所以当我们发现所有特征的信息增益均很小,或者我们没有特征可以选...

决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径

1.基于信息增益的预剪枝信息增益是决策树算法中常用的划分准则,它衡量了一个特征对于分类结果的重要性。在预剪枝中,可以设置一个阈值,当某个特征的信息增益小于该阈值时,停止划分该节点,将该节点设为叶子节点。2.基于基尼指数的预剪枝基尼指数是另一种常用的划分准则,它衡量了一个特征的纯度。与信息增益类...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

基尼指数是一种杂质度量,用于量化给定节点中类别的混合程度。给定节点t的基尼指数G的公式为:式中p_i为节点t中属于第i类样本的比例,c为类的个数。基尼指数的范围从0到0.5,其中较低的值意味着节点更纯粹(即主要包含来自一个类别的样本)。基尼指数还是信息增益?