ID3使用信息增益作为特征选择的度量 C4.5使用信息增益比作为特征选择的度量
时间: 2024-06-25 17:00:43 浏览: 11
ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法在进行决策树学习时,使用信息增益(Information Gain)作为特征选择的主要依据。信息增益度量了一个特征对数据分类的纯度提升程度,它计算的是通过该特征划分后的纯度变化与原始数据集纯度的差值。
相比之下,C4.5(也称为C5.0)算法在其改进版中,引入了信息增益比(Information Gain Ratio, IG Ratio),以解决ID3中倾向于选择取值较多的特征导致的偏差。信息增益比是信息增益除以特征的熵,这样可以避免选择那些虽然信息量大但可能对结果影响不大的特征,使得特征选择更加平衡和准确。
具体来说,信息增益比计算公式如下:
\[ IG\_Ratio = \frac{IG}{\text{Entropy}(S)} \]
其中,\( IG \) 是信息增益,\( \text{Entropy}(S) \) 是数据集 \( S \) 的熵。
信息增益比更大的特征,其对决策树的分裂效果通常更好。
相关问题
信息增益用于特征选择
信息增益是一种用于特征选择的方法。在设计分类系统时,特征选择是非常重要的一步,因为面对成千上万甚至上百万的特征,选择有利于分类的特征能够提高分类系统的效果。
信息增益法通过计算特征对于分类事件的贡献程度来进行特征选择。它使用了熵(Entropy)这个概念。熵是衡量一个事件不确定性的度量,可以用来表示一个事件的不确定性程度。
在信息增益法中,我们首先计算每个特征对于分类器的贡献,即特征包含或不包含时,对于分类器的识别提供了多少信息量。然后,按照贡献大小从大到小进行排序,选择前K个特征作为最终的特征集合。
需要注意的是,信息增益法只筛选出了对于某个特定类别有用的特征,可能会刷掉对于其他类别有用的特征。因此,在实际应用中,我们可能需要综合考虑不同类别的信息增益,或者选择其他更加综合的特征选择方法。
通过使用信息增益进行特征选择,我们能够从众多特征中选择出对于分类器识别具有较大贡献的特征,从而提高分类系统的准确性和效率。 [2 [3
贝叶斯概率公式?其中每一项的理解? 2、神经网络模型包含哪些部分?各部分输入和输出间怎样联系? 3、构造决策树的关键性内容是进行属性选择度量,ID3算法采用信息增益作为属性选择度量,信息增益怎么计算? 4、支持向量机的原理是什么?面对非线性可分的数据怎么处理?
1. 贝叶斯概率公式是指在已知先验概率和条件概率的基础上,求解后验概率的公式。其中,先验概率是指在没有任何其他信息的情况下,对事件发生的概率的主观估计;条件概率是指在已知某些事件发生的情况下,其他事件发生的概率;后验概率是指在已知某些事件发生的情况下,其他事件发生的概率。公式为:P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)。
2. 神经网络模型包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外界输入,隐藏层处理输入并进行特征提取,输出层将特征转化为最终输出。各层之间的联系是通过权重和偏置来实现的,每个节点都有一个权重和一个偏置,权重表示不同节点之间的连接强度,偏置表示节点的激活阈值。
3. 信息增益是指在已知某个属性的情况下,对于分类结果的不确定性减少的程度。ID3算法采用信息增益作为属性选择度量,信息增益的计算公式为:信息增益 = 熵(分类结果) - Σ(分支节点占比 * 熵(分支节点分类结果))。其中,熵是对于一组数据不确定性的度量,分支节点占比是指该属性在该分支节点中出现的概率。
4. 支持向量机的原理是通过寻找一个最优的超平面来实现分类。最优的超平面是指能够最大化不同类别数据之间的间隔的超平面。面对非线性可分的数据,可以通过核函数将原始数据映射到高维空间,使其变得线性可分,再寻找最优的超平面。常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![.pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)