决策树中的算法实现

决策树中的算法实现

本文主要描述以下概念及算法

  • 信息增益的计算方法
  • 信息增益比的计算方法
  • ID3 算法的实现
  • C4.5 算法的实现
  • 决策树的剪枝算法
  • 基尼指数的计算方法
  • 最小二乘回归树生成算法
  • CART 生成算法
  • CART 剪枝算法
机器学习之决策树

机器学习之决策树

熵(Entropy),在本文中是指信息熵(Information Entropy),简单的来说,就是指一件事情的不确定性的度量,其单位为(Bit)。相对的,信息的单位也是Bit,刚好是信息熵的反义词,是指一件事情的确定性。

首先,引入熵的计算公式:
$$
Ent(D) = - \sum_k^{| \mathcal{Y} |} P_k log_2{P_k}
\tag{1}
$$

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