1、  C4.5继承了ID3的优点，并改进了：（1）使用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向值多的不足；（2）在构树过程中进行剪枝；（3）能够完成对连续属性的离散化处理；（4）能够对不完整数据进行处理； 2、  信息增益、信息增益率、Gini这三个指标均是决策树用来划分属性的时候用到的，其中信息增益（Info Gain）用于ID3，Gini用于CART，信息增益率（Info Ga

最重要的事情开始都会讲：建模是始终服务于业务的，没有业务的评分卡就没有灵魂 每一个指标段对应的评价如下，就当做各位的参考表数据吧。希望可以对大家有帮助 第一部分 指标图表以及英文简介 第二部分 指标对应参考数据 需要说明的是，由于对应的目标客群不同，可能各个指标所提供标准不同，可能银行和小贷公司对于KS的标准不相同，银行相对严格，小贷公司可能包含其余的策略性规则，因此可能KS相对比较小

WOE和IV使用来衡量变量的预测能力，值越大，表示此变量的预测能力越强。 WOE=ln(累计正样本占比/累计坏样本占比) IV=（累计正样本占比-累计坏样本占比）*WOE 信息值(IV)预测能力<0.03无预测能力0.03~0.09低0.1~0.29中0.3~0.49高0.5~极高 KS和GINI系数用来衡量数据对好坏样本的区分能力 KS 值，累计客户分布百分比，由小到大排列，两者之间的

文章目录 信息熵条件熵信息增益公式计算 Gini指数计算示例 信息 首先我们从什么是信息来着手分析： I ( X = x i ) = − l o g 2 p ( x i ) I_{(X = x_i)} = -log_2p(x_i) I(X=xi​)​=−log2​p(xi​) I ( x ) I(x) I(x)用来表示随机变量的信息， p ( x i ) p(x_i) p

在信息论与概率统计学中，熵（entropy）是一个很重要的概念。在机器学习与特征工程中，熵的概念也常常是随处可见。自己在学习的过程中也会常常搞混，于是决定将所有与熵有关的概念整理总结，方便查看和学习。 1. 信息 它是熵和信息增益的基础概念。引用香农的话，信息是用来消除随机不确定性的东西。如果一个带分类的事物集合可以划分为多个类别，则其中某个类（xi）的信息定义：

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了运行随机森林分类算法的时候，每个随机决策树的分裂节点的Gini系数，并将其可视化，绘制成散点图，横坐标是决策树ID，纵坐标是节点ID，Gini系数使用点表示，不同大小的Gini系数颜色不一样。代码使用python语言实现。 文章目录 import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.en

机器学习RandomForest, 随机森林, 分类回归 #自己的一些记录。  提供参考吧。 #可以直接复制到R运行 #加载包 library(randomForest) #加载数据 data=read.csv("L6_filter.csv",row.names = 1,header=T)   #设置随机种子数，确保以后再执行代码时可以得到一样的结果 set.seed(12345

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？