决策树ID3算法,计算过程
题目:
计算:
对数计算发现Java中
System.out.println(Math.log(1 / 4) / Math.log(2)); -- -Infinity
只有以e为底的。。。。。
谷歌后发现mysql可以做任意底数的对数运算
SELECT LOG(2,1/4); -- -2SELECT (-6/9)*LOG2(6/9) + (-3/9)*LOG2(3/9) -- 0.918295SELECT
((-1/4)*LOG2(1/4) + (-3/4)*LOG2(3/4))*(4/9)
+
((-1/3)*LOG2(1/3) + (-2/3)*LOG2(2/3))*(3/9) -- 0.6666666661SELECT
(4/9)*((-2/4)*LOG2(2/4) + (-2/4)*LOG2(2/4)) -- 0.444444444SELECT 0.918295- 0.444444444 -- 0.4738505
end
决策树ID3算法,计算过程相关推荐
- 机器学习算法—决策树(ID3)算法
机器学习--决策树(ID3)算法 1.决策树(ID3)算法 1.1 算法引入 我们首先以一个分类问题开始,假设我们有这样一份样本数据: 我们的目标是想通过色泽.根蒂.敲声.纹理.脐部.触感来判断这是不 ...
- 决策树---ID3算法
决策树---ID3算法 决策树: 以天气数据库的训练数据为例. Outlook Temperature Humidity Windy PlayGolf? sunny 85 85 FALSE no ...
- 决策树ID3算法[分类算法]
ID3分类算法的编码实现 1 <?php 2 /* 3 *决策树ID3算法(分类算法的实现) 4 */ 5 6 7 8 /* 9 10 *求信息增益Grain(S1,S2) 11 12 */ 1 ...
- 基尼系数 java_决策树的基尼系数计算过程
决策树的基尼系数计算过程 1.基尼指数的计算 在介绍具体的计算之前,先从一个例子入手吧. 先看看下面这个数据,我们需要通过前三列的特征来推断出最后一列是yes,no 1.数据 Chest Pain G ...
- 决策树的基尼系数计算过程
决策树的基尼系数计算过程 1.基尼指数的计算 在介绍具体的计算之前,先从一个例子入手吧. 先看看下面这个数据,我们需要通过前三列的特征来推断出最后一列是yes,no 1.数据 Chest Pain G ...
- id3决策树_信息熵、信息增益和决策树(ID3算法)
决策树算法: 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 算法原理: 决策树是一个简单的为 ...
- 【Machine Learning in Action --3】决策树ID3算法
1.简单概念描述 决策树的类型有很多,有CART.ID3和C4.5等,其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的,这里不做详解,而ID3和C4.5都是基于信息熵的,它们两个得到的结果都是一样的,本次定 ...
- python决策树id3算法_python实现决策树ID3算法
一.决策树概论 决策树是根据训练数据集,按属性跟类型,构建一棵树形结构.可以按照这棵树的结构,对测试数据进行分类.同时决策树也可以用来处理预测问题(回归). 二.决策树ID3的原理 有多种类型的决策树 ...
- 数据挖掘--决策树ID3算法(例题)
决策树分类算法 决策树分类算法通常分为两个步骤:决策树生成和决策树修剪. 决策树生成算法的输入参数是一组带有类别标记的样本,输出是构造一颗决策树,该树可以是一棵二叉树或多叉树.二叉树的内部结点(非叶子 ...
- 【机器学习】决策树-ID3算法
1.ID3算法 ID3算法利用信息增益进行特征的选择进行树的构建.信息熵的取值范围为0~1,值越大,越不纯,相反值越小,代表集合纯度越高.信息增益反映的是给定条件后不确定性减少的程度.每一次对决策树进 ...
最新文章
- sklearn模型预测性能评估(二)
- Autoformer: 基于深度分解架构和自相关机制的长期序列预测模型
- 用户 'sa' 登录失败。 (Microsoft SQL Server,错误: 18456)
- asp.net MVC控制器中返回JSON格式的数据时提示下载
- linux 内核移植和根文件系统的制作【转载】
- uva 538Balancing Bank Accounts(构造)
- vuex辅助函数和vuex5个属性
- 【工具使用系列】一小时学会使用MATLAB OPC 工具箱(OPC Toolbox)
- 电压比较器之LM393工作原理
- Python自学记录--steam密码加密逆向
- 保存网页文章为PDF文件
- ArcMap对多年 NDVI 进行线性趋势和F显著性检验
- DDD领域驱动设计-分层架构实践
- Github如何绑定域名
- tps5430手把手教学
- 计算机电源大小,电源功率到底选多大?老司机告诉你电源功率怎么选?
- 计算机主板.ppt,计算机主板的日常维护.PPT
- android抖音自动刷新,Android SwipeRefreshLayout仿抖音app静态刷新
- 数学建模笔记——插值拟合模型(一)
- 【Linux】权限讲解
热门文章
- 数字功放芯片的工作原理以及应用领域
- 2022/8/8测试总结
- FFMPEG解码H264成YUV
- python强制关闭文件_python – 像“rm -f”中一样强制删除文件,或者强行从目录中取消链接文件路径...
- 信号与系统--幅度谱和相位谱
- linux安卓管理软件,基于Android的文件管理系统源代码
- 【编译原理】第三章语法分析
- FPT工具LeapFTP3.1.0.50 的注册码
- Mesh网格编程(四) 正6面体
- shell脚本——系统工具箱(SystemToolbox)