决策树计算公式,决策树算法流程

决策树原理和简单例子 2023-12-08 15:16 589 墨鱼

决策树原理和简单例子

决策树计算公式,决策树算法流程

对于决策树节点最合适的特征选择，就是Gain(A) 值最大的特征。基尼指数基尼指数是另一种数据的不纯度的度量方法，其公式为：图5. 基尼指数计算公式其中c 表示数据集中类别的数量，P I D 3 ID3ID3决策树学习算法就是以信息增益为准则来选择划分特征的。 OK,我们使用信息增益来计算一下上述两种特征划分后的结果：2.2 增益率倘若我们把“编号”也作为

3.基尼不纯度公式：Gini(D) = 1 -∑(p(i)^2) 其中，Gini(D)表示数据集D的基尼不纯度，p(i)表示类别为i的样本在D中出现的概率。以上公式是决策树中常用的公式，它们用于计算数据5.决策树计算公式及语法决策树有几个衡量分组内差异性的常用指标，包括基尼系数(Gini index)、差异(deviance) 或信息增量(information gain)。基尼系数的计算公式如下，在使用此计算

CART决策树与前面两个都不同，它采用基尼指数划分属性，计算公式如下： $|y|$表示类别个数当做二分类时，公式可以简化为：从公式上来理解，基尼指数表示了在样本中随机抽两个样本，其决策树计算公式公式：H(X)=–∑P(x)log[P(x)]H(x)：表示熵P(x)：表示x事件发生的概率。决策树法的具体计算过程：1)画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能

＞ω＜其中IV(Y) 计算方式为：IV(Y)=\sum_yp_ylogp_y p_y 等于随机变量Y=y 的概率。当信息熵H(X|Y) 最小时，也就是分类各不相等的时候，IV(Y) 也相对最小，这样就减轻了划分行为本身的影标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如下所示：标准差σ=方差开平方。样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +(xn-x)^2

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标签：决策树算法流程