整理一下这几个量的计算公式,便于记忆

采用信息增益率可以解决ID3算法中存在的问题,因此将采用信息增益率作为判定划分属性好坏的方法称为C4.5。需要注意的是,增益率准则对属性取值较少的时候会有偏好,为了解决这个问题,C4.5并不是直接选择增益率最大的属性作为划分属性,而是之前先通过一遍筛选,先把信息增益低于平均水平的属性剔除掉,之后从剩下的属性中选择信息增益率最高的,这样的话,相当于两方面都得到了兼顾。
参考资料:信息熵、信息增益、信息增益率

woe和iv的计算

多重共线性:多重共线性是指多变量线性回归中,变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。比如虚拟变量陷阱(英语:Dummy variable trap)即有可能触发多重共线性问题。

信息熵、信息增益、信息增益率、gini、woe、iv、VIF的更多相关文章

  1. 决策树与树集成模型(bootstrap, 决策树(信息熵,信息增益, 信息增益率, 基尼系数),回归树, Bagging, 随机森林, Boosting, Adaboost, GBDT, XGboost)

    1.bootstrap   在原始数据的范围内作有放回的再抽样M个, 样本容量仍为n,原始数据中每个观察单位每次被抽到的概率相等, 为1/n , 所得样本称为Bootstrap样本.于是可得到参数θ的 ...

  2. 通俗易懂的信息熵与信息增益(IE, Information Entropy; IG, Information Gain)

    信息熵与信息增益(IE, Information Entropy; IG, Information Gain) 信息增益是机器学习中特征选择的关键指标,而学习信息增益前,需要先了解信息熵和条件熵这两个 ...

  3. 评分卡模型剖析之一(woe、IV、ROC、信息熵)

    信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广 ...

  4. 特征重要度 WoE、IV、BadRate

    1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变 ...

  5. 一条SQL搞定信息增益的计算

    欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 周东谕,2011年加入腾讯,现任职于腾讯互娱运营部数据中心,主要从事游戏相关的数据分析和挖掘工作. 信息增益原 ...

  6. 【转】风控中的特征评价指标(一)——IV和WOE

    转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78809853 1.IV值的用途 IV,即信息价值(Information Value),也称信息量. 目前还只是在对LR建模时用到过 ...

  7. 决策树算法一:hunt算法,信息增益(ID3)

    决策树入门 决策树是分类算法中最重要的算法,重点 决策树算法在电信营业中怎么工作? 这个工人也是流失的,在外网转移比处虽然没有特征来判断,但是在此节点处流失率有三个分支概率更大 为什么叫决策树? 因为 ...

  8. [机器学习]信息&熵&信息增益

    关于对信息.熵.信息增益是信息论里的概念,是对数据处理的量化,这几个概念主要是在决策树里用到的概念,因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择,这几个概念比较抽象,我也花了好长时间去理解(自己认 ...

  9. 决策树-预测隐形眼镜类型 (ID3算法,C4.5算法,CART算法,GINI指数,剪枝,随机森林)

    1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? ...

随机推荐

  1. Thread.sleep 与Thread.currentThread.sleep 相同

    package com.citi.tm.api.trade.mongo; public class ThreadTest { public static void main(String[] args ...

  2. MyBatis中foreach传入参数为数组

    一.当只有一个参数,并且这个参数是数组时 接口方法的参数不需要添加@Param注释,collection="array" 示例 接口的方法 void deleteMulti(Str ...

  3. 插曲 强大的神器 vmware

    电脑到了  这连天给电脑配环境变量  真的想死  发现用 虚拟机 直接跑别人配置好的镜像文件   多快好省超级开心 比较毒瘤的  clion  不仅要配置c++ 环境  还要走cmake  等一堆东西 ...

  4. SeetaFaceEngine系列3:Face Identification编译和使用

    前面两篇介绍了怎样编译SeetaFace的前两部分,现在就来讲下第三部分Face Identification的编译和使用. 其实,步骤基本上是一直的,如下: 1.新建一个空的DLL工程: 2.修改配 ...

  5. C++构造函数概念作用

    作用: 对对象进行初始化,如给成员变量赋初值,而不用专门再写初始化函数. 防止有些对象没被初始化就使用,导致程序出错. 要求: 名字与类名相同,可以有参数,但不能有返回值(void也不行) 编译时: ...

  6. 寒假day07

    今天没写毕设,看了一些公司招聘的信息,刷了一点相关面试题 1.在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这 ...

  7. git 推送到github最常用命令

    初始化仓库,上传到github中. git init git add README.md git commit -m "first commit" git remote add o ...

  8. Web API接口

    Web API接口 一.什么是Web API接口 通过网络,规定了前后台信息交互规则的url链接,也就是前后台信息交互的媒介 Web API接口和一般的url链接还是有区别的,Web API接口简单概 ...

  9. MobileNets: Open-Source Models for Efficient On-Device Vision

    https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source-models-for.html  Wednesday, June 14, ...

  10. 把cifar数据转换为图片

    参考 https://gist.github.com/fzliu/64821d31816bce595a4bbd98588b37f5 """ make_cifar10.py ...