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决策树和信息增益的理解

决策树和信息增益的理解

决策树   通俗来说,决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话:      女儿:多大年纪了?      母亲:26。...

信息增益的特征选择方法

信息增益的特征选择方法

正如我前面提到的,了开方检验(CHI)以外,信息增益(IG,InformationGain)也是非常有效的特征选择方法。但凡是特征选择,总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择,而怎样量化特征的重要性,就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化。关联性越强。特征得分越高。该特征越应该被...

一条SQL搞定信息增益的计算

一条SQL搞定信息增益的计算

介绍信息增益之前,首先需要介绍一下熵的概念,这是一个物理学概念,表示“一个系统的混乱程度”。系统的不确定性越高,熵就越大。假设集合中的变量X={x1,x2…xn},它对应在集合的概率分别是P={p1,p2…pn}。那么这个集合的熵表示为:举一个的例子:对游戏活跃用户进...

信息增益与熵

信息增益与熵

 在信息论中,熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值。变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大,熵是整个系统的平均消息量。信息熵是信息论中用于度量信息量的一个概念。一个系统越是有序,信息熵就越低;反之,一个系统越是混乱,信息熵就越高。所以,信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。他的计...