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下面关于id3算法中说法错误的是
id3算法
增益值可以为负数吗
答:
可以。
ID3算法是
由Quinlan首先提出的,增益是负数时可以当做衰减器使用,ID3算法是以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类。
数据挖掘的十大经典
算法
,总算是讲清楚了,想提升自己的赶快收藏
答:
C4.5算法是机器学习
算法中的
一种分类决策树算法,其核心
算法是ID3算法
. C4.5算法继承了
ID3算法的
优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; 2) 在树构造过程中进行剪枝; 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 4) 能够对不完整...
决策树的原理及
算法
答:
ID3 算法计算的是信息增益
,信息增益指的就是划分可以带来纯度的提高,信息熵的下降。它的计算公式,是父亲节点的信息熵减去所有子节点的信息熵。公式中 D 是父亲节点,Di 是子节点,Gain(D,a) 中的 a 作为 D 节点的属性选择。因为 ID3 在计算的时候,倾向于选择取值多的属性。为了避免这个问题,C...
id3算法
采用什么选择属性
答:
因此,
ID3算法
在每个非叶节点选择信息增益最大的属性作为测试属性,这样可以得到当前情况下最纯的拆分,从而得到较小的决策树。
ID3算法的
背景知识
答:
ID3算法
最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”。ID3算法通过计算每个属性的信息增益,认为信息增益高的是好属性,每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准,重复这个过程,直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。决策树是对数据进行分类...
下面
哪一项用决策树法训练最节约时间
答:
1、CLS算法 最原始的决策树分类算法,基本流程是,从一棵空数出发,不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中,直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。2、
ID3算法
对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性,利用信息熵的下降速度作为属性选择的...
简述
ID3算法
基本原理和步骤
答:
①数据子集的每一条数据均已经归类到每一类,此时,叶子结点取当前样本类别值。②数据子集类别仍有混乱,但已经找不到新的属性进行结点分解,此时,叶子结点按当前样本中少数服从多数的原则进行类别取值。③数据子集为空,则按整个样本中少数服从多数的原则进行类别取值。步骤:理解了上述停止增长条件以及信息...
常见决策树分类
算法
都有哪些?
答:
CLS算法就是最原始的决策树分类算法,基本流程是,从一棵空数出发,不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中,直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。3.
ID3算法
ID3算法就是对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性,利用信息熵的下降速度作为...
决策树
算法
基础
ID3
与C4.5
答:
ID3算法
伪代码:如果第一个标签的数量等于所有的标签数量,说明这是一个单节点树,返回这个标签作为该节点类 如果特征只有一个,说明这是一个单节点树,用多数表决法投票选出标签返回作为该节点类 否则,按信息增益最大的特征A作为当前决策节点,即决策树父节点 如果该特征的信息增益ΔH小于阈值,则用...
决策树
算法
-原理篇
答:
中间的虚线框就是特征选择过程,例如:
ID3
使用信息增益、C4.5使用信息增益率、CART使用GINI系数。 其中评价指标(如:信息增益)就是对特征的要求,特征需要满足这种条件(一般是某个阈值),才能被选择,而这一选择过程嵌入在学习
算法中
,最终被选择的特征子集也归到学习算法中去。 这就是抽象的决...
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