发表评论取消回复
相关阅读
相关 H指数 和 G指数
`H指数` 和 `G指数` 0、引入 说起 `KPI`大家想必都不陌生吧,不管是上班的还是在读的小伙伴或多或少都有所了解—— `KPI` 是评价员工工作表现的重要可
相关 基尼不纯度:如何用它建立决策树?
> 全文共1031字,预计学习时长3分钟 ![77a9463a715de42f9e1f472b11103c2f.png][] 图源:unsplash 决策树是机器学习中使
相关 基尼指数的计算
一、基尼指数的概念 表示样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率 注:Gini指数越小表示集合被选中的样本被参错的概率越小,即集合的纯度越高。反之,集合越不纯。当集合中
相关 决策树,基尼系数,泰勒级数
1 衡量分类好坏的方法-熵 ![20171203180837778][] ![20171203180845651][] 2. 决策树例子 下面使用李
相关 决策树中信息、熵、信息增益、基尼指数的概念及其python实现
from:http://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4581803.html?utm\_source=tuicool 关于对信息、熵、信息增益是信
相关 IV、WOE和信息增益、基尼不纯度比较
(作者:陈玓玏) 最开始学机器学习的时候,只知道决策树是用信息增益或者基尼不纯度来选择切分变量的,实际也是选择区分度好、与分类结果相关性高的变量。自从真的开始做这份工作之后
相关 直白解读在预测系统中基尼系数及其归一化
直白解读在预测系统中基尼系数及其归一化 在CTR(click-through-rate 点击通过率)等预测模型中,绘制了Gini Normalization来评价不同模型
相关 决策树---信息增益,信息增益比,基尼指数的理解
一、决策树 决策树是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。 从给定的训练数据集中,依据特征选择的准则,递归的选择最优划分特征,并根据此特征将训练数据进
还没有评论,来说两句吧...