return -(np.log2(prt_ary) * prt_ary).sum() ## 计算条件熵: 条件s1下s2的条件熵 def getCondEntropy(s1 , s2): d = dict() for i in list(range(len(s1))): d[s1[i]] = d.get(s1[i] , []) + [s2[i]] return sum([getEntropy(d[k]) * len(d[k]) / float(len(s1)) fo...
Intro Ref IntroDecisiontree是一种归纳分类算法,属于监督学习无参数模型决策树归纳的基本算法是贪心算法,自顶向下递归方式构造决策树生成决策树过程中一个核心问题是,使用何种分割方法。选择出最好的将样本分类的属性,通常采用熵最小原则。 RefDecisiontrees algorithms: origin,中翻, 课件决策树DecisionTree原理 机器学习...
百度试题 结果1 题目在决策树ID3算法中是以()为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类。 A. 基尼系数 B. 基尼指数 C. 信息熵 D. 信息增益 相关知识点: 试题来源: 解析 正确答案:A 反馈 收藏
♦️信息论:将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁,需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。 统计学:数据分析最早的依赖基础,通常和概率论一起应用,现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的,常见的均值、方差、协方差等都 +3 发布于 2022-05-19 14:52 ...