【决策树】一文看懂图解决策树原理:信息熵、条件熵与信息增益

简介: 【决策树】一文看懂图解决策树原理:信息熵、条件熵与信息增益


本文用过图解的方式并结合实际案例的方式讲述了决策树的基本原理,主要包含信息熵、条件熵与信息增益的概念与计算方式,以及如何选择各个决策节点即:选择信息增益最大的特征)

想要PDF文档的小伙伴,通过关注GZH:阿旭算法与机器学习,回复:“决策树”即可获取。

重要结论

1.信息熵用来衡量信息的不确定性或者混乱程度的;

2.信息的不确定性越大熵越大;

3.决策树每个节点的选择,选择信息增益最大的特征;

相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法
梯度提升树GBDT系列算法
在Boosting集成算法当中,我们逐一建立多个弱评估器(基本是决策树),并且下一个弱评估器的建立方式依赖于上一个弱评估器的评估结果,最终综合多个弱评估器的结果进行输出。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
决策树与随机森林算法在分类问题中的应用
本文探讨了决策树和随机森林两种监督学习算法,它们在分类任务中表现出强大的解释性和预测能力。决策树通过特征测试进行分类,构建涉及特征选择、树生成和剪枝。随机森林是集成学习方法,通过构建多棵决策树并汇总预测结果,防止过拟合。文中提供了Python代码示例,展示如何使用sklearn构建和应用这些模型,并讨论了参数调优和模型评估方法,如交叉验证和混淆矩阵。最后,强调了在实际问题中灵活选择和调整模型参数的重要性。
154 4
|
6月前
特征选择方法——最佳子集回归、逐步回归
特征选择方法——最佳子集回归、逐步回归
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中,信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现
机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中,信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现
93 0
|
机器学习/深度学习 算法 Python
机器学习 - 决策树中,信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现
本文介绍决策树中,信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现
507 0
决策树中熵、条件熵、信息增益及信息增益比的python实现
决策树中熵、条件熵、信息增益及信息增益比的python实现
决策树中熵、条件熵、信息增益及信息增益比的python实现
|
机器学习/深度学习 JavaScript 算法
【机器学习】决策树——CART分类回归树(理论+图解+公式)
【机器学习】决策树——CART分类回归树(理论+图解+公式)
525 0
【机器学习】决策树——CART分类回归树(理论+图解+公式)
|
机器学习/深度学习 算法
|
数据处理 Python
使用Python实现ID3决策树中特征选择的先后顺序
使用Python实现ID3决策树中特征选择的先后顺序
123 0
使用Python实现ID3决策树中特征选择的先后顺序