从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

信息增益(InformationGain):衡量通过某个特征进行分裂后,数据集的熵(不确定性)降低了多少。信息增益大的特征通常是优先选择的。基尼系数(GiniIndex):用于评估数据集的纯度,基尼系数越低,表示数据集越纯,决策树会优先选择使基尼系数降低最多的特征。卡方检验(Chi-squareTest):用于检测类别与特征之间的独立性,...

机器学习之决策树算法

CART算法用基尼指数(GiniIndex)代替了信息熵,用二叉树作为模型结构,所以不是直接通过属性值进行数据划分,该算法要在所有属性中找出最佳的二元划分。CART算法通过递归操作不断地对决策属性进行划分,同时利用验证数据对树模型进行优化。处理问题类型:分类或回归结构:二叉树结构计算指标:分类问题是基尼系数,回归问题的...

详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅

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...

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...

机器学习基础:11 种特征选择策略总结!

决策树/随机森林使用一个特征来分割数据,该特征最大程度地减少了杂质(以基尼系数杂质或信息增益衡量)。找到最佳特征是算法如何在分类任务中工作的关键部分。我们可以通过feature_importances_属性访问最好的特征。让我们在我们的数据集上实现一个随机森林模型并过滤一些特征。

基于机器学习的短期择时|机器学习_新浪财经_新浪网

在sklearn的决策树实现中,除了基尼系数外,也提供了使用信息熵(Entropy)作为不纯度度量来生成决策树的选项,即在每个节点选择样本分裂后信息增益(InformationGain)最大也就是熵减最多的属性(www.e993.com)2024年11月8日。假设在分类问题中有K个类别,样本D中第k个类别的概率为pk,则信息熵定义为:...

【兴证金工徐寅于明明团队】市值风格预判月报2020年6月:6月继续看...

由于我们所选基模型为决策树模型,则可根据基尼系数从信息增益角度评价每一个变量的重要性。具体来说,在树的构建中,每个特征我们都会计算基尼指数,特征重要性就是这个基尼指数减少量的归一化值。对所有弱分类器的特征重要性结果进行平均便得到Adaboost模型的特征重要性。本文以此指标来判断模型中每个变量所起作用。

这40道面试题都答上来,你就能去机器学习初创公司当数据科学家啦

答:先验概率就是因变量(二分法)在数据集中的比例。这是在你没有任何进一步的信息的时候,是对分类能做出的最接近的猜测。例如,在一个数据集中,因变量是二进制的(1和0)。例如,1(垃圾邮件)的比例为70%和0(非垃圾邮件)的为30%。因此,我们可以估算出任何新的电子邮件有70%的概率被归类为垃圾邮件。似然估计是...

特征选择:11 种特征选择策略总结

决策树/随机森林使用一个特征来分割数据,该特征最大程度地减少了杂质(以基尼系数杂质或信息增益衡量)。找到最佳特征是算法如何在分类任务中工作的关键部分。我们可以通过feature_importances_属性访问最好的特征。让我们在我们的数据集上实现一个随机森林模型并过滤一些特征。

一文通俗讲透决策树模型|基尼|算法|拟合|复杂度_网易订阅

相应的,使用信息增益比缺点是:信息增益比偏向取值较少的特征。综上两种指标,可以在候选特征中找出信息增益高于平均水平的特征,然后在这些特征中再选择信息增益率最高的特征。Cart决策树的指标:基尼系数(分类树)或平方误差损失(回归)与信息熵一样(信息熵如下式)...