資訊獲利
所以若是分配越平均(50,50), 則資訊量大.; 所以若是分配越一致(1:99), 則資訊量小(亂度小), 分類的目的就是希望--<I:未分類前的資訊量>減去<E:依照某個屬性分類的子集合之資訊量總和>. 如上表:分割之前, 12沒買電腦(n), 4個有買電腦(p). 未分類前的資訊量為: 往下分, 可依<婚姻>,<收入>,<年齡>分, 比較3個屬性, 選取Information ... ,PRISM[資訊獲利的算法]—. 資訊獲利以條件機率來看, 適用於屬性較少的分類問題. ，當p (A=x｜P) 0. PRISM_Gain(A = x) = 0，當p (A=x｜P) = 0. 年齡. 婚姻. 收入. 購買筆記型電腦. <30. 單身. 高. 否. <30. 單身. 中. 否. >=30. 單身. 低. 是. >=30. 已婚. 中. 否. >=30. 已婚. 低. 否. >=30. 已婚. 低. 否. >=30. 已婚. 中. 否. <
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 資訊獲利 相關參考資料
AI - Ch14 機器學習(2), 決策樹Decision Tree | Mr. Opengate
資訊獲利(Information Gain) – ID3、C4.5、C5.0; 吉尼係數(Gini Index) – CART; χ2獨立性檢定– CHAID. ID3、C4.5和C5.0. ID3 演算法 (Iterative Dichotomiser 3) ID3在建構決策樹過程中，以資訊獲利(Information Gain)為準則，並選擇最大的資訊獲利值作為分類屬性。這個算法是建立在奧卡... http://mropengate.blogspot.com Information Gain[資訊獲利的算法]
所以若是分配越平均(50,50), 則資訊量大.; 所以若是分配越一致(1:99), 則資訊量小(亂度小), 分類的目的就是希望--<I:未分類前的資訊量>減去<E:依照某個屬性分類的子集合之資訊量總和>. 如上表:分割之前, 12沒買電腦(n), 4個有買電腦(p). 未分類前的資訊量為: 往下分, 可依<婚姻>,<收入>,<年齡>分,... http://120.105.184.250 PRISM[資訊獲利的算法]—
PRISM[資訊獲利的算法]—. 資訊獲利以條件機率來看, 適用於屬性較少的分類問題. ，當p (A=x｜P) 0. PRISM_Gain(A = x) = 0，當p (A=x｜P) = 0. 年齡. 婚姻. 收入. 購買筆記型電腦. <30. 單身. 高. 否. <30. 單身. 中. 否. >=30. 單身. 低. 是. >=30. 已婚. 中. 否. >=... http://120.105.184.250 基於ID3之課程內容資訊獲利分析－SCJP案例__臺灣博碩士論文知識加 ...
隨著時代進步，教學方式正走向多元化，結合網路科技與資訊發展，其中數位學習(E-learning)是目前重要教學趨勢。在數位學習(E-learning)的環境中，倘若能融入專業證照技能傳授於學校教學中，從入門進而循序漸進，透過學習指引(Learning-Guidance)，協助學生最終能通過國際證專業照考試是極為重要的課題。因此，本論文以分析 ... https://ndltd.ncl.edu.tw 最直覺的分類--決策樹| 幣圖誌Bituzi - 挑戰市場規則
決策樹的本質是一種貪婪演算法(Greedy Algorithm)，一開始所有的訓練樣本(Training Set)都在根節點，並以計算過後各屬性的統計性測量（例如資訊獲利）當作基礎，挑選最好的屬性來當作分割點，反覆地將樣本分隔開來。一直到以下條件發生，我們就停止分支： 某個分支子集合內的所有樣本都屬於同一個類別時。 可能所有的屬性都用 ... http://www.bituzi.com 機器學習與資料探勘：決策樹 - SlideShare
資訊獲利(Information Gain) ➤ 以不純度(Impurity)為基礎<=> 同質性(Homogeneous) ➤ Gini Index: CART ➤ Entropy: ID3, C4.5, C5.0 ➤ 獲利率: C4.5 ➤ 錯誤分類率; 12. 議題一：如何選擇最好的分割點？ ➤ 不純度的計算步驟➤ 先計算整個資料集的不純度➤ 計算各節點的不純度➤ 計算整合的不... https://www.slideshare.net 決策樹Decision trees – CH.Tseng
Information Gain (資訊獲利). 使用Information Gain 來計算節點的演算法有ID3、C4.5、C5.0…等，其中C4.5、C5.0皆是ID3的改進版本，它們的原理是計算所謂的Information Gain（資訊獲利，概念類似Entropy），將較高同質性的資料放置於相同的類別，以產生各個節點。此種演算法依賴所謂「Entropy（熵）」，其公式是：. https://chtseng.wordpress.com 決策樹演算法
屬性都是類別型態（若是連續型數值，事先做離散化）; 依據選取的屬性，反複地將樣本分隔開來。 測試各屬性是不是以嘗試性或統計性測量. （例如資訊獲利information gain）為基礎，而挑選出來的. 18. 決策樹推論演算法(2). 停止分支的條件. 當某分支子集合內的所有樣本都屬於同一個. 類別時. 可能所有的屬性都用完了，用多數投票法以. http://120.105.184.250 第2 章文獻探討
策樹或決策法則，進而描述物件屬性與類別之關係，然後再根據這個分類模式對. 其他未經分類或是新的資料做預測。 2.5.1 ID3 決策樹歸納法. ID3 為一決策樹歸納技術，在建構決策樹過程中，ID3 以資訊獲利. (Information Gain)為根據，選擇最佳的屬性當成決策樹的節點，使得所導致的決. 策樹為一最簡單(或接近最簡單) 的決策樹。 http://kslab.km.nccu.edu.tw 資料探勘
利用資訊獲利做屬性選取範例. • 假設：P→會購買筆記型電腦；N→不會購買筆記型電腦. • 以表5-2為例，16筆顧客資料中，曾購買NB有4筆，未曾. 買NB有12筆. – I (p, n) = I (4, 12) =0.8113. • 依照年齡將16位顧客分成兩群組：. – 小於30歲：曾買NB有1筆，未買NB有5筆. – 大於或等於30歲：曾買NB有3筆，未買NB有7筆. )(),()(. A... http://lis.nsysu.edu.tw |