用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?1、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 。
2、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 ， 采用熵（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 。
3、C5算法与ID3近似，只是分裂标准从信息增益转变成 信息增益率 。可以处理连续值，含剪枝，可以处理缺失值 ， 这里的做法多是概率权重 。
4、CART是Classfication and Regression Tree的缩写 。表明CART不仅可以进行分类，也可以进行回归 。其中使用基尼系数选取分类属性 。以下主要介绍ID3和CART算法 。
5、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 。
交叉熵损失函数是什么?交叉熵损失函数CrossEntropy Loss，是分类问题中经常使用的一种损失函数 。公式为：交叉熵Cross Entropy，是Shannon信息论中一个重要概念 ， 主要用于度量两个概率分布间的差异性信息 。
交叉熵损失函数是一个平滑函数，其本质是信息理论中的交叉熵在分类问题中的应用 。
损失函数：一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高 。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值 。
什么？交叉熵损失函数还有其它形式？没错！我刚才介绍的是一个典型的形式 。接下来我将从另一个角度推导新的交叉熵损失函数 。这种形式下假设真实样本的标签为1 和 -1，分别表示正类和负类 。
交叉熵在分类问题中常常与softmax是标配，softmax将输出的结果进行处理 ， 使其多个分类的预测值和为1，再通过交叉熵来计算损失 。
正则化项L1和L2的直观理解及L1不可导处理可以直观想象，因为L函数有很多『突出的角』(二维情况下四个，多维情况下更多)，J0与这些角接触的机率会远大于与L其它部位接触的机率，而在这些角上，会有很多权值等于0，这就是为什么L1正则化可以产生稀疏模型，进而可以用于特征选择 。
L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解 。
正则化的通俗解释就是给平面不可约代数曲线以某种形式的全纯参数表示 。正则化(regularization)，是指在线性代数理论中 ， 不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题 。
可以看出，L2正则化对于特征选择来说一种稳定的模型，不像L1正则化那样 ， 系数会因为细微的数据变化而波动 。
这样的正则化就是L2正则化，就是加了一个平方项 。如果不加平方项 ， 而是绝对值：这样的方法被称作L1正则化，也就是Lasso回归的方式 。因为Lasso趋向于使得一部分\theta为0，所以Lasso可以做 特征选择。
【计算损失函数Python，计算损失函数的平方为什么用转制】关于计算损失函数Python和计算损失函数的平方为什么用转制的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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