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…

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的一个估计值θ^(b),这样重复若干次,记为B .为了可以避免一些误差点对少量树的决策影响. 2.决策树 : 信息熵: Ent(D) = - ΣPk*logPk, Ent(D)的值越小,则D的纯度越高           信息增益: ID3中使用, 存在过拟合的情况, 避免过拟合的方法,1. 通过si…

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重要概念. 信息熵(信息量) 信息熵的意思就是一个变量i(就是这里的类别)可能的变化越多(只和值的种类多少以及发生概率有关,反而跟变量具体的取值没有任何关系),它携带的信息量就越大(因为是相加累计),这里就是类别变量i的信息熵越大. 系统越是有序,信息熵就越低:反之,一个系统越乱,信息熵就越高.所以…

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义线性模型. 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理,为表述方便,本文将模型目标标量为1记为违约用户,对于目标变量为0记为正常用户: 则WOE(weight of Evidence 证据权重)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响, 怎么理解这句话呢?我下面通过一个图标来进行说明. Woe…

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个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生成和…

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. 信息增益原理介绍 介绍信息增益之前,首先需要介绍一下熵的概念,这是一个物理学概念,表示"一个系统的混乱程度".系统的不确定性越高,熵就越大.假设集合中的变量X={x1,x2-xn},它对应在集合的概率分别是P={p1,p2-pn}.那么这个集合的熵表示为: 举一个的例子:对游戏活跃用户进行分层,分为…

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建模时用到过这两个关键指标,当我们使用决策树时可以通过限制树的深度间接筛选掉一些对于当前任务贡献比较小的变量, 而LR则是给多少变量就使用多少变量(L2正则下).通常我们为了保证模型的有效性以及数据的全面性,在特征工程中会尽可能多的提供特征变量,包括衍生变量,这些衍生变量不会全部进入模型进行训练,否则模型会因为…

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? 因为树的叶子节点是我们最终预判的结果.决策树如何来? 根据训练样本建立.问题1:为什么费用变换率放第一个? 根据特征建决策树,会有n棵树,找出最优树.问题2:当我们特征是连续值的时候,到底从哪里开始切分? 连续值要改为离散的.问题3:决策树能不能做回归 决策树例子: 不同的决策树对我们判定的效率,速度有…

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(自己认为的理解),废话不多说,接下来开始对这几个概念解释,防止自己忘记的同时,望对其他人有个借鉴的作用,如有错误还请指出. 1.信息 这个是熵和信息增益的基础概念,我觉得对于这个概念的理解更应该把他认为是一用名称,就比如‘鸡‘(加引号意思是说这个是名称)是用来修饰鸡(没加引号是说存在的动物即鸡),‘狗’是…

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? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本内容来源于CDA-DSC课程内容,原内容为<第16讲 汽车金融信用违约预测模型案例>. 建立违约预测模型的过程中,变量的筛选尤为重要.需要经历多次的筛选,在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛,通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛. 一.变量粗筛--随机森林模型 与randomForest包不同之处在于,party可以处理缺失值,而这个…

由于模型是以特定时期的样本所开发的,此模型是否适用于开发样本之外的族群,必须经过稳定性测试才能得知.稳定度指标(population stability index ,PSI)可衡量测试样本及模型开发样本评分的的分布差异,为最常见的模型稳定度评估指针.其实PSI表示的就是按分数分档后,针对不同样本,或者不同时间的样本,population分布是否有变化,就是看各个分数区间内人数占总人数的占比是否有显著变化.公式如下: 这里的AC与EX为不同时间段的模型输出分数,如果PSI过大,说明模型输出的分数…

决策树是一种常见的机器学习模型.形象地说,决策树对应着我们直观上做决策的过程:经由一系列判断,得到最终决策.由此,我们引出决策树模型. 一.决策树的基本流程 决策树的跟节点包含全部样例,叶节点则对应决策结果.其它每个节点则对应一个属性测试,每个节点包含的样本集合根据属性测试结果被划分到不同子节点中.决策树学习的目的是,产生一棵泛化能力强,i.e.处理未见示例能力强的决策树. 决策树的基本流程遵循分治策略.基本算法的伪码书中已经给出: 从中看出,决策树是一个递归过程,有三种情形会导致递归返回: 当…

在上一篇文章<数据准备<4>:变量筛选-理论篇>中,我们介绍了变量筛选的三种方法:基于经验的方法.基于统计的方法和基于机器学习的方法,本文将介绍后两种方法在Python(sklearn)环境下的具体实现. 1.环境介绍 版本:python2.7 工具:Spyder 开发人:hbsygfz 2.数据集介绍 数据集:sklearn中自带的cancer数据集,可参考官方介绍 from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer =…

在上一篇文章<数据准备<3>:数据预处理>中,我们提到降维主要包括两种方式:基于特征选择的降维和基于维度转换的降维,其中基于特征选择的降维通俗的讲就是特征筛选或者变量筛选,是指从多个特征(变量)中筛选出显著的特征(变量),在分类预测问题中,就是筛选出对目标变量有预测能力的特征(变量).本篇主要介绍特征(变量)筛选的基本思路与方法,为简洁,下文均使用"变量筛选"指代. 变量筛选主要有三种方法:基于经验的方法(比如专家法).基于统计的方法(比如信息增益.区分度)和基…

决策树(decision tree):是机器学习常见的算法之一.是基于树形结构进行决策的. 讲决策树就要提到“信息熵”.“信息增益”.“增益率”和“基尼指数”的概念. 我们先来介绍一下这几个概念:(讲解针对离散型数据,连续型暂时不讲) 信息熵(information entropy):是度量样本集合纯度的一种指标.本文使用Ent表示. 其中,D表示样本集合(比如现有100个苹果的数据,D就表示这100个苹果),y表示标签可选择的个数(比如判断苹果的好坏,有“好”和“坏”两种结果,所以y＝2),P…

Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差) RRSE(Root Relative Squared Error, 相对平方根误差) MAE(Mean Absolute Error, 平均绝…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

Decision Tree:Analysis 大家有没有玩过猜猜看(Twenty Questions)的游戏?我在心里想一件物体,你可以用一些问题来确定我心里想的这个物体:如是不是植物?是否会飞?能游泳不?当你问完这些问题后,你就能得到这个物体的特征,然后猜出我心里想象的那个物体,看是否正确. 这个游戏很简单,但是蕴含的思想却是质朴的.每个问题都会将范围减少,直到特征显现,内蕴的思想就是Decision Tree算法.判定树(Decision Tree)算法是机器学习中很重要的一种算法,有文章声…

定义: 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法. 目前我们会用到的主流的决策树算法包括:ID3,C4.5,CART等. ID3算法是以信息增益为准则选择信息增益最大的属性,信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好,比如通过ID号可将每个样本分成一类,但是没有意义.同时ID3只能对离散属性的数据集构造决策树. c4.5算法是以信息增益率为准则选择…

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测试输出,而每个树叶节点存…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

1. C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测…

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决…

决策树 决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布. [图片上传失败...(image-2e6565-1543139272117)] 决策树的中间节点可以看做是对一种特征的判断,也是符合上一次判断特征某种取值的数据集,根节点代表所有数据集;叶子节点看做是判断所属的类别. 决策树学习通常包括3个步骤: 特征选择. 决策树生成和决策树剪枝. 目前常用的决策树算法有ID3, C4.5 和C…

原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Square…

决策树(Decision Tree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论.因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组表达式规则.基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识,只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来,就能使用该算法进行学习.决策树算法在很多方面都有应用,如决策树…

1.决策树 :监督学习 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树. 在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值. 决策树仅有单一输出,如果有多个输出,可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出. 优点: 决策树算法中学习简单的决策规则建立决策树模型的过程非常容易理解, 决策树模型可以可视化,非常直观 应用范围广,可用于分类和…

一. 决策树 决策树(Decision Tree)及其变种是另一类将输入空间分成不同的区域,每个区域有独立参数的算法.决策树分类算法是一种基于实例的归纳学习方法,它能从给定的无序的训练样本中,提炼出树型的分类模型.树中的每个非叶子节点记录了使用哪个特征来进行类别的判断,每个叶子节点则代表了最后判断的类别.根节点到每个叶子节点均形成一条分类的路径规则.而对新的样本进行测试时,只需要从根节点开始,在每个分支节点进行测试,沿着相应的分支递归地进入子树再测试,一直到达叶子节点,该叶子节点所代表的类别即是…

C4.5和ID3的差别 决策树分为两大类:分类树和回归树,前者用于分类标签值,后者用于预测连续值,常用算法有ID3.C4.5.CART等. 信息熵 信息量:   信息熵: 信息增益 当计算出各个特征属性的量化纯度值后使用信息增益度来选择出当前数据集的分割特征属性:如果信息增益度的值越大,表示在该特征属性上会损失的纯度越大 ,那么该属性就越应该在决策树的上层,计算公式为:   Gain为A为特征对训练数据集D的信息增益,它为集合D的经验熵H(D)与特征A给定条件下D的经验条件熵H(D|A)之差.…