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大魔王泛泛
2020-03-10 阅读量: 817
jupyter notebook中怎样全部输出？

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

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决策树中经常用熵作为判别条件而不是基尼不纯度？基尼不纯度是什么？
绝大部分情况下熵（entropy）和基尼指数（Gini Index）在决策树节点分裂时做出的决策都是等价的。 先看一下如何定义节点分裂时的不纯度函数（impurity）有三种（假设有k个类别）： 不难看出，三个函数均为凸函数。只不过误分率（函数1）是分段线性函数（piece-wise linear），有时候节点分裂会无法降低不纯度。所以函数2和3一般是常采用的手段，它们的优势如下： 二者
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ID3，C4.5，CART算法对比
ID3 ID3决策树可以有多个分支，但是不能处理特征值为连续的情况。在ID3中，每次根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分割数据，并按照该特征的所有取值来切分，也就是说如果一个特征有4种取值，数据将被切分4份，一旦按某特征切分后，该特征在之后的算法执行中，将不再起作用。ID3算法十分简单，核心是根据“最大信息熵增益”原则选择划分当前数据集的最好特征，信息熵是信息论里面的概念，是信息的度量方式
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树算法：ID3，C4.5，C5.0和CART¶的相互关系
ID3（迭代二分法3）由Ross Quinlan于1986年开发。该算法创建多路树，为每个节点（即，以贪婪的方式）找到分类特征，该分类特征将为分类目标产生最大的信息增益。将树长到最大大小，然后通常应用修剪步骤以提高树概括未见数据的能力。 C4.5是ID3的后继版本，并通过动态定义离散属性（基于数字变量）来消除要素必须分类的限制，该离散属性将连续属性值划分为离散的间隔集。C4.5将训练后的树（即
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