决策树缺失值处理

最新推荐文章于 2024-06-20 17:47:39 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012328159/article/details/79413610

本文详细探讨了JavaScript编程语言的关键概念，包括变量作用域、闭包、原型链以及异步处理。通过实例解析，帮助读者深入理解JavaScript的工作原理，并提供了优化代码的实用技巧。同时，文章还触及了ES6的新特性，如箭头函数和模块系统，为开发者提升JavaScript编程技能提供指导。
【机器学习】决策树缺失值处理方法
热情、奔放、快乐编程！
12-27 1602
这就是C4.5的缺失值处理方法直接剔除含有缺失值的样本。一般缺失样本很多，剔除后只有少量样本，不合理。带有缺失值的信息增益就是增加了一个权值，该权值就是无缺失值样本的比例，其余的就是普通的信息增益计算方法。就是正常划分，遇到缺失值对应的属性，就直接计算其在所有子情况下属于各个类别的概率和，然后取概率最大对应的类别即可。
机器学习笔记（7）——C4.5决策树中的缺失值处理
小赵的博客
11-12 2万+
缺失值处理是C4.5决策树算法中的又一个重要部分，前面已经讨论过连续值和剪枝的处理方法： 机器学习笔记（5）——C4.5决策树中的连续值处理和Python实现 机器学习笔记（6）——C4.5决策树中的剪枝处理和Python实现 现实任务中，通常会遇到大量不完整的样本，如果直接放弃不完整样本，对数据是极大的浪费，例如下面这个有缺失值的西瓜样本集，只有4个完整样本。 在构造决策树时，处理含...
决策树（decision tree）——缺失值处理
a1272899331的博客
03-09 1256
https://blog.youkuaiyun.com/u012328159/article/details/79413610
PyTorch下，使用list放置模块，导致计算设备不一的报错
2401_85327249的博客
06-20 957
在复现 Transformer 代码的训练阶段时，发生报错： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
机器学习------决策树（decision tree）------缺失值处理
qq_39159736的博客
03-11 1023
在决策树中处理含有缺失值的样本的时候，需要解决两个问题： 如何在属性值缺失的情况下进行划分属性的选择？（比如“色泽”这个属性有的样本在该属性上的值是缺失的，那么该如何计算“色泽”的信息增益？） 给定划分属性，若样本在该属性上的值是缺失的，那么该如何对这个样本进行划分？（即到底把这个样本划分到哪个结点里？） 比较发现，“纹理”在所有属性中的信息增益值最大，因此，“纹理”被选为...
70-0418决策树缺失值处理-1080P 高清-AVC.mp4
最新发布
03-20
70-0418决策树缺失值处理-1080P 高清-AVC.mp4
决策树（decision tree）（四）——缺失值处理
热门推荐
天泽28的专栏
03-01 5万+
决策树（decision tree）（四）——缺失值处理 ** 注：本博客为周志华老师《机器学习》读书笔记，博客以西瓜书为基础写成。 2019年4月13日更新：1、订正了大家评论中的一个笔误。2、增加测试样本中属性有缺失值该如何处理。 决策树系列博客： 决策树（decision tree）（一）构造决策树方法 决策树（decision tree）（二）剪枝 决策树（decisi...
决策树缺失值python_决策树-缺失值处理
weixin_39706491的博客
12-06 550
#encoding:utf-8from __future__ importdivision__author__ = 'HP'importcopyimportmathimportnumpy as npimportpandas as pdfrom collections importCounterfrom sklearn.preprocessing importLabelEncoder########...
决策树缺失值的处理
AcceptedLin的博客
07-18 6751
1. 连续值如何划分？ 离散化，二分法 C4.5：Information Gain （Ratio） based Threshold t CART：遍历所有输入变量j 和切分点s，根据最小化平方误差准则选取； 2. 是否能够处理Missing值？ 如果能， 是如何处理的？ 不能处理: -- 插值法（Imputation）： QUEST, CRUISE 替代法（Alternate/Surr...
决策树--缺失值如何处理
YangTinTin的博客
03-11 2391
参考博客 参考的博客中介绍得通俗易懂，大家可以看看。 决策树如何处理缺失值？也就是面对两个问题： 1、如果样本某个属性有缺失值，那么怎么计算使用这个属性划分结点时的信息增益呢？ 2、在第一步的基础上，即使信息增益计算出来了，那么由于样本这一属性值缺失了，应该将这一样本划分到哪个子结点呢？ 我们分别来看一下训练集、测试集上怎么处理缺失值。 训练集： 对于问题1，在计算某一个属性的信息增益时，如果有的...
决策树处理缺失值
weixin_30838921的博客
08-23 204
缺失值问题可以从三个方面来考虑 1. 在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失值，如何处理？（计算分裂损失减少值时，忽略特征缺失的样本，最终计算的值乘以比例（实际参与计算的样本数除以总的样本数）） 假如你使用ID3算法，那么选择分类属性时，就要计算所有属性的熵增(信息增益，Gain)。假设10个样本，属性是a,b,c。在计算a属性熵时发现，第10个样本的a属性缺失，那么就把第10个样本去掉，...
决策树处理缺失值的原理
杨森彬
07-25 5718
1 采用抛弃缺失值 抛弃极少量的缺失值的样本对决策树的创建影响不是太大。但是如果属性缺失值较多或是关键属性值缺失,创建的决策树将是不完全的,同时可能给用户造成知识上的大量错误信息,所以抛弃缺失值一般不采用。只有在数据库具有极少量的缺失值同时缺失值不是关键的属性值时,且为了加快创建决策树的速度,才采用抛弃属性缺失值的方式创建决策树。 2 补充缺失值 缺失值较少时按照我们上面的补充规则是可行的。但如果...
机器学习——决策树缺失值处理
weixin_42465713的博客
12-18 330
详细的缺失值处理计算方法 https://blog.youkuaiyun.com/zhaomengszu/article/details/80775554
决策树推导--缺失值处理
qq_45977432的博客
10-26 308
决策树缺失值处理和剪枝
herosunly的博客
01-20 1万+
决策树缺失值处理和剪枝缺失值处理剪枝 缺失值处理 原始数据为： 我们开始计算第一个分叉点是用哪个特征？我们对ID3算法进行修正。包含缺失值属性样本的信息增益 = p * (不包含缺失值属性样本的信息增益)。由于前面对计算过程以及比较熟悉，所以我们只在第一次分叉中计算色泽这个属性的信息增益。 Gain(all_data) = p * (Gain(not_missing_data)) Gain(no...
CART决策树缺失值处理
08-12
- *3* [【机器学习】决策树缺失值处理方法](https://blog.youkuaiyun.com/liufang_imei/article/details/128462685)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt...
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