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如何通俗地理解决策树中的信息熵
在决策树的ID3算法中，追求的是信息熵越小越好，信息增益越大越好。ID3中样本分布越均匀，它的信息熵就越大，所以其原则就是样本熵越小越好，也就是信息增益越大越好。
决策树模型可以进行可视化，具有很强的可解释性，算法容易理解，以决策树为基础的各种集成算法在很多领域都有广泛的应用。 熵的概念最早起源于物理学，用于度量一个热力学系统的无序程度。
决策树算法通过选择最佳的划分属性来最大程度地降低节点的不纯度或熵。当选择划分属性时，算法会计算每个属性的基尼不纯度或熵，然后选择能够最大程度地减少不纯度或熵的属性作为划分依据，以达到构建纯度更高的决策树的目标。
核心是如何从众多属性中挑选出具有代表性的属性作为决策树的分支节点。最基本的有三种度量方法来选择属性 信息增益（ID3算法）信息熵 一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量。
决策树是什么东东?
1、决策树（Decision Tree）是一种有监督学习算法决策树信息熵，常用于分类和回归。本文仅讨论分类问题。决策树模型是运用于分类以及回归决策树信息熵的一种树结构。决策树由节点和有向边组成，一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。
2、决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。
3、决策树是一种预测模型，为让其有着良好的预测能力，因此通常需要将数据分为两组，分别是训练数据和测试数据。
4、决策树，是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。
5、决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。
12-分类算法-决策树、随机森林
1、随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
2、决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。决策树是一种十分常用的分类方法，属于有监督学习(Supervised Learning)。
3、决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。
4、分类算法有很多种，包括但不限于逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络等。首先，逻辑回归是一个二分类算法，它使用逻辑函数将线性回归的输出映射到(0，1)之间，以得到样本点属于某一类别的概率。
5、常用的分类算法包括朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。在数学和计算机科学之中，算法（Algorithm）为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。
6、在 CART 分类回归树 的基础之上，我们可以很容易的掌握随机森林算法，它们之间的区别在于，CART 决策树较容易过拟合，而随机森林可以在一定程度上解决该问题。
信息增益越大越好还是越小越好
1、信息增益越大属性优先执行。好的条件就是信息增益越大越好，即变化完后熵越小越好(熵代表混乱程度，最大程度地减小了混乱)。因此我们在树分叉的时候，应优先使用信息增益最大的属性，这样降低了复杂度，也简化了后边的逻辑。
2、信息论是量化处理信息的科学分支。处理数据信息集合前后信息发生的变化称为信息增益，信息增益越高的特征就是越好的选择。集合信息的度量方式称为 香农熵 或简称 熵，源于信息理论之父“克劳德·香农”。
3、信息增益越大，属性对于数据集的分类贡献越大基尼系数：用于衡量数据集的纯度，其值越小表示数据集的纯度越高。
4、那在分类任务中我们希望通过节点分支后数据类别的熵值大还是小呢？当然是越小越好了，数据通过节点分支后，我们希望每个分支的数据越干净越好，这样才能把不同的类别更好的区分开。
5、卡方值越大，P值越小，变量相关的可能性越大，当P=0.05，否定原假设，认为变量相关。信息增益 和 信息增益率 在介绍信息增益之前，先来介绍两个基础概念，信息熵和条件熵。
6、分类数据。信息增益是决策树算法中特征选择的一个重要指标，它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，说明该特征越重要，相应的信息增益也就越大。因此，信息增益擅长处理的数据类型是分类数据。
决策树算法在哪些方面有着广泛的应用?
非线性决策边界：决策树可以构建复杂的非线性决策边界，这使得它能够捕捉到数据中的复杂模式。处理缺失值：决策树算法可以处理数据中的缺失值，因为它在构建过程中会考虑每个特征的缺失情况。
目前决策树分类算法已经成功地应用于许多领域的分类，如商业、医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学等。
决策树是一种简单而有效的机器学习算法，它广泛应用于分类、回归和特征选择等领域。
决策树是一种解决分类问题的算法。决策树，是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。
决策树是一种预测模型，为让其有着良好的预测能力，因此通常需要将数据分为两组，分别是训练数据和测试数据。
R语言-17决策树
1、表示以斜线形式连接数的上下节点。1表示以垂线形式连接。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。branch——用于指定决策树的外形，可取值：0表示以斜线形式连接数的上下节点。
2、今天看了决策树的用法，个人觉得不管是分类或聚类算法，出来的结果是一个“规则”。至于要怎么去分类数据，是根据这个“规则” 来做的。所以，提取数据是另外一个工作了。
3、r语言是一门计算机编程语言。随机森林算法涉及对样本单元和变量进行抽样，从而生成大量决策树。
4、即先建立一个划分较细较为复杂的树模型，再根据交叉检验(Cross-Validation)的方法来估计不同“剪枝”条件下，各模型的误差，选择误差最小的树模型。
5、随机森林所得的AUC值为0.5612，小于决策树模型。GBM模型得到的AUC值为0.5915 对于对于随机森林和GBM的方法，AUC值小于单一决策树模型的AUC值的情况较少见，这显然说明单一的树拟合得更好或者更稳定的情况。
