信息增益

在决策树算法中，选择划分准则是非常重要的，它直接影响到决策树的生成和分类效果。常用的划分准则有三种：信息增益、信息增益比和基尼指数。信息增益是指在给定特征的条件下，能够使得样本集的信息纯度最大程度提高的特征，信息增益比是在信息增益的基础上对经验熵进行修正，基尼指...

我在进行高维数据的决策树算法建模时，遇到了如何选择最佳分割节点的问题。具体来说，由于高维数据比较复杂，每个特征的权重都可能不同，因此需要通过某种方法选择一个最佳的分割节点来实现分类。我尝试了一些常用的算法（如信息增益、基尼系数等），但是由于维度过高，导致计算成本...

当我使用决策树算法处理一个离散数据集时，发现该数据集的某些属性具有非常高的离散度，即该属性取值较多且相对不均匀。这种情况下，决策树算法需要采取合适的方式来处理这些属性。其中一种常见的方式是采用信息增益比(IR)或增益率(CR)作为分裂属性的准则，这两种准则都是在信息熵基...

我在学习决策树算法时遇到了一个问题，就是在训练过程中如何计算节点的信息增益。我了解到节点的信息增益是通过计算父节点和子节点的熵来得到的。但在实际操作中，我不太清楚应该如何计算熵和信息增益，希望有经验的大佬能够讲解一下详细的计算方法和步骤，谢谢！ ...