今天给各位分享python机器学习信息增益率的知识，其中也会对信息增益比例题进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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机器学习故事汇-决策树算法
1、决策树模型是机器学习中最经典的算法之一啦，用途之广泛我就不多吹啦，其实很多机器学习算法都是以树模型为基础的，比如随机森林，Xgboost等一听起来就是很牛逼的算法（其实用起来也很牛逼）。
2、同时，决策树也是机器学习中经典分类器算法，通过决策路径，最终能确定实例属于哪一类别。
3、剪枝就是给决策树瘦身，防止过拟合。分为“预剪枝”（Pre-Pruning）和“后剪枝”（Post-Pruning）。预剪枝是在决策树构造时就进行剪枝。
4、R方值是0，也就是在训练集上决策树预测的回归结果完全吻合毫无偏差，这显然是过拟合。这个例子也说明了决策树算法是非常容易产生过拟合的，当然我们可以通过调参来缓解过拟合。
5、构建决策树的三种算法是：CHAID、CART、ID3。CHAID CHAID算法的历史较长，中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。
6、这就是决策树机器学习算法的关键了。首先，我们需要熟悉信息论中熵的概念。熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵就越大。
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?
由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。
个算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点特征还有分支数量的不同。ID3，***用熵（entropy）来度量信息不确定度，选择“信息增益”最大的作为节点特征，它是多叉树，即一个节点可以有多个分支。
由此得到一棵决策树，可用来对新样本数据进行分类。ID3算法流程：（1） 创建一个初始节点。如果该节点中的样本都在同一类别，则算法终止，把该节点标记为叶节点，并用该类别标记。
ID3算法是最早成型的决策树算法。ID3的算法核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则来选择特征，递归构建决策树。
决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。
python中的sklearn中决策树使用的是哪一种算法
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier基本上使用的是CART，稍稍有区别的是它对CART的计算性能进行了优化。你是不可以指定它使用其他算法的。
CART，***用基尼指数（Gini index）来度量信息不纯度，选择基尼指数最小的作为节点特征，它是二叉树，即一个节点只分两支。
构建决策树的三种算法是：CHAID、CART、ID3。CHAID CHAID算法的历史较长，中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。
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