决策树-特征选择

相关阅读

相关 树模型特征重要性，特征选择-原理

机器学习- 树模型特征重要性原理总结 https://blog.csdn.net/qq\_16236875/article/details/98307383 1.随机森

忘是亡心i/ 2022年10月27日 12:23/ 0 赞/ 172 阅读

相关 信息增益、信息增益率、gini、特征选择、决策树

先简单介绍一下概念 熵：表示随机变量的不确定性。 条件熵：在一个条件下，随机变量的不确定性。 信息增益：熵 - 条件熵。在一个条件下，信息不确定性减少的程度

浅浅的花香味﹌/ 2022年06月16日 03:52/ 0 赞/ 886 阅读

相关 决策树-特征选择

决策树的特征选择标准有两种：信息增益，信息增益比 0.熵 指不稳定程度。熵越大，不稳定程度越高，则越容易分裂。决策树中也指某结点内含信息量较多，分类能力较差. 计算公式：

Myth丶恋晨/ 2022年05月30日 01:05/ 0 赞/ 293 阅读

相关 决策树

决策树是基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“

旧城等待，/ 2022年05月25日 05:39/ 0 赞/ 342 阅读

相关 决策树

一、 决策树简介 决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。如图所示，决策树从根节点开始延伸，经过不

骑猪看日落/ 2022年05月17日 00:55/ 0 赞/ 309 阅读

相关 特征选择_过滤特征选择

一：方差选择法： 使用方差作为特征评分标准，如果某个特征的取值差异不大，通常认为该特征对区分样本的贡献度不大 因此在构造特征过程中去掉方差小于阈值特征 f

野性酷女/ 2022年05月14日 03:19/ 0 赞/ 294 阅读

相关 决策树

1 认识决策树     如何高效的进行决策？     特征的先后顺序（哪个特征先看，哪个特征后看） 2 决策树分类原理详解（看哪个特征能筛掉更多的数据，尽可能通过少

小咪咪/ 2022年04月23日 01:16/ 0 赞/ 237 阅读

相关 决策树

决策树 声明 本文是来自网络文档和书本(周老师)的结合。 概述 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的[基础][Link 1]上，通

青旅半醒/ 2022年01月30日 06:49/ 0 赞/ 474 阅读

相关 决策树

决策树对实例进行分类的树形结构，由节点和有向边组成。其实很像平时画的流程图。 学习决策树之前要搞懂几个概念： 熵：表示随机变量不确定性的度量，定义：H（p）=-![1409

冷不防/ 2021年09月30日 04:16/ 0 赞/ 505 阅读

相关 决策树

熵的定义 ![5057999-5702853710d12e87.png][] 计算给定数据集的熵 def calcShannonEnt(dataSet):

客官°小女子只卖身不卖艺/ 2021年09月15日 06:34/ 0 赞/ 446 阅读