sklearn计算信息增益率
时间: 2023-09-15 18:24:46 浏览: 79
在sklearn中,计算信息增益率的方法是通过使用决策树模型中的feature_importances_属性来获取特征的重要性程度。在代码中,可以使用clf.feature_importances_来查看特征的重要性程度。\[1\]然而,sklearn库并没有直接提供计算信息增益率的函数。要计算信息增益率,可以使用其他方法,比如先计算信息增益,然后再除以分支度。分支度是一个惩罚项,它考虑了父节点分出的子节点的数量。\[2\]另外,对于连续性变量,可以使用二分法来进行切分,然后计算加权信息熵和信息增益,最终得到增益比例。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习--决策树(sklearn)](https://blog.csdn.net/weixin_50918736/article/details/125616968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [机器学习——有监督——决策树(分类树)相关原理及sklearn实现(信息熵、基尼系数、信息增益、特征重要...](https://blog.csdn.net/huangguohui_123/article/details/105522595)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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