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文章 2024-01-29 来自：开发者社区

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中，信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现

信息增益、信息增益率计算 以及 最佳特征挑选 的Python实现导读：决策树是一种基于信息的学习算法。在决策树算法中需要不断地挑选出最佳特征，而挑选最佳特征地依据就是信息增益率。增益本身就具有相对地特性，表征某事物从一个状态到另一个状态后，某个指标的变化量。在决策树算法中，信息增益指的是依据某个特征的取值划分数据集时，数据集划分后相对于划分前，所能导致减少的信息不确定度。这也就是说信息增益即不确....

问答 2023-07-16 来自：开发者社区

机器学习PAI 变分dropout计算特征重要性 这个只能用在rank模型里面吗？还是？

机器学习PAI 变分dropout计算特征重要性 这个只能用在rank模型里面吗？还是？https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/feature/feature.html#id4

文章 2023-05-16 来自：开发者社区

机器学习 - 决策树中，信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现

信息增益、信息增益率计算 以及 最佳特征挑选 的Python实现李俊才 的个人博客已入驻阿里云博客邮箱 ：291148484@163.com本文地址：- https://developer.aliyun.com/article/- https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/114891368阅读本文前推荐先阅读：混杂度数值度量的Pytho....

机器学习 - 决策树中，信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现

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