决策树算法中的信息增益和基尼系数有什么作用
时间: 2024-01-23 07:02:29 浏览: 123
数据挖掘与数据分析应用案例 数据挖掘算法实践 基于Java的决策树算法在学生考试成绩中的应用.doc
信息增益和基尼系数是决策树算法中用来选择最优划分属性的两个指标。
信息增益是基于熵(信息熵)的概念,用来衡量一个属性对于分类任务的重要性。信息增益越大,说明使用该属性进行划分能够更好地区分不同的类别。在选择最优划分属性时,决策树算法会计算每个属性的信息增益,然后选择信息增益最大的属性作为划分属性。
基尼系数是基于基尼不纯度的概念,用来衡量一个属性对于分类任务的重要性。基尼系数越小,说明使用该属性进行划分能够更好地区分不同的类别。在选择最优划分属性时,决策树算法会计算每个属性的基尼系数,然后选择基尼系数最小的属性作为划分属性。
两种指标都可以用来选择最优划分属性,但是在实际应用中,信息增益更为常用,而基尼系数则更适用于分类较多的情况。
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