大数据挖掘:信息增益与分类决策详解
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更新于2024-07-07
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本资源是一份针对大数据挖掘的复习题和问题详解文档,主要涵盖了计算机和互联网领域的知识,特别是决策树、特征选择、信息增益、Gini指数和贝叶斯分类等核心概念。文档中包含了一系列练习题和解答,旨在帮助学习者巩固和理解大数据挖掘中的关键算法和技术。
1. 题目涉及二元分类问题的熵计算:给出了一个训练样本集,其中类属性的比例分别为正例4/9和负例5/9。熵的计算表明,整个样本集的不确定性为0.9911,这是衡量数据随机性的指标。
- 信息增益是评估特征对数据分类效果的一种方法,通过计算每个特征划分后子集的熵与原始数据集熵的差值。在这个问题中,属性a1产生的信息增益最大,因此它被认为是最佳划分属性。
- Gini指数也是一个用于评估特征纯度的指标,Gini系数越低,表示分类越纯。在另一个实例中,尽管Gini指标与信息增益类似,但它们的尺度不同,信息增益的增益(Δ)并不总是按照相同的模式变化,这表明两者可能支持不同的属性选择。
2. 决策树算法的选择依据了信息增益或Gini指数。在给出的数据集中,需要计算属性a和b的信息增益,以及a和bgini指标,以此来决定决策树归纳算法会选择哪个属性。具体数值计算未提供,但原则是选择导致最大信息增益或最小Gini指数的属性。
3. 关于贝叶斯分类,文档展示了两种类别(+ 和 -)下的先验概率和条件概率。贝叶斯分类器基于这些概率计算后验概率,从而对新样本进行分类。例如,对于类别-,P(A=1|−) = 0.4,表明在负样本中A为1的概率较低,这对分类决策有重要影响。
总结,这份文档提供了丰富的数据挖掘和机器学习实践题目,涵盖了决策树、特征选择、熵、信息增益、Gini指数等知识点,通过解决实际问题,帮助学习者深入理解这些理论,并能在实际项目中灵活运用。同时,文档强调了信息增益和Gini指数虽然行为相似,但在特定情况下可能会支持不同的属性选择。
2021-12-05 上传
2011-11-20 上传
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