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机器学习之第四章-决策树
第四章 决策树提纲一、基本流程二、划分选择三、剪枝处理四、连续与缺失值五、多变量决策树一、基本流程一、基本流程一、基本流程一、基本流程天清浅一、基本流程二、划分选择常见的度量样本集合纯度的指标：信息增益、增益率、基尼指数二、划分选择若某项Pk=1，则Ent（D）=0天清浅二、划分选择天清浅二、划分选择天清浅二、划分选择天清浅二、划分选择天清浅二、划分选择天清浅二、划分选择天清浅二、划分选择天清浅二、划分选择二、划分选择 在上面的介绍中，我们有意忽略了表4.1 中的“编号”这一列.若把“编号”也作为一个候选划分属性，则根据式件均可计算出它的信息增益为0.998，远大于其他候选划分属性。这很容易理解“编号”将产生17 个分支，每个分支结点仅包含一个样本，这些分支结点的纯度己达最大。然而，这样的决策树显然不具有泛化能力，无法对新样本进行有效预测。（泛化能力：算法对新样本的适应能力） 实际上，信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的C4.5 决策树算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用增益率 (gain ratio) 来选择最优划分属性.二、划分选择二、划分选择天清浅三、剪枝处理二、剪枝处理二、剪枝处理天清浅二、剪枝处理天清浅二、剪枝处理天清浅二、剪枝处理二、剪枝处理天清浅二、剪枝处理天清浅四、连续与缺失值二、剪枝处理天清浅四、连续与缺失值天清浅四、连续与缺失值四、连续与缺失值四、连续与缺失值天清浅四、连续与缺失值天清浅四、连续与缺失值天清浅四、连续与缺失值4.9试将4.4.2节对缺失值的处理机制推广到基尼指数的计算中去。?答： 天清浅五、多变量决策树五、多变量决策树五、多变量决策树五、多变量决策树天清浅THANK YOU FOR EVERYBODY!
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