R语言信息熵（r语言 segments）
摘要：
本篇目录：1、R语言-17决策树2、数据挖掘十大算法-... 本篇目录：
R语言-17决策树
1、表示以斜线形式连接数的上下节点。1表示以垂线形式连接。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。branch——用于指定决策树的外形，可取值：0表示以斜线形式连接数的上下节点。
2、如何用R语言实现决策树C0模型 在决策树生成模型后，将预测数据作为输入，并与生成的模型连接进行求解即可。
3、当结果分类变量之间的比列是1：10或者更高的时候，通常需要考虑优化模型。本例中，离职变量的比列是1：5左右，但仍然可能是合理的，因为在决策树中看到的主要问题是预测那些实际离开的人（敏感度）。
4、即先建立一个划分较细较为复杂的树模型，再根据交叉检验(Cross-Validation)的方法来估计不同“剪枝”条件下，各模型的误差，选择误差最小的树模型。
数据挖掘十大算法-
以下主要是常见的10种数据挖掘的算法，数据挖掘分为：分类（Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等）、关联分析、聚类分析、孤立点分析。
SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。EM：最大期望值法。pagerank：是google算法的重要内容。
Apriori算法[6]是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
XGBoost三种特征重要性计算方法对比
1、XGB内置的三种特征重要性计算方法1--weight xgb.plot_importance这是我们常用的绘制特征重要性的函数方法。其背后用到的贡献度计算方法为weight。
2、特征重要性评估：XGBoost提供了一种基于树结构的特征重要性评估方法，可以用于确定哪些特征对模型预测的贡献最大。该方法基于每个特征在树中被使用的次数和每次使用该特征时所带来的增益来计算特征的重要性得分。
3、使用特征重要性进行特征选择：XGBoost提供了一个特性，可以输出每个特征的重要性评分。通过比较不同特征的重要性评分，我们可以找出最重要的特征。
信息冗余的定量定义
1、绝对信息冗余定义为D=R-r，即信息率与绝对信息率之间的差。 D/R称为相对信息冗余，它表示了最大的数据压缩率，这个压缩率用文件大小减小比例所表示。
2、算法如下：绝对冗余度是信道容量与实际传输的平均信息量之间的差异，即信道的剩余容量。计算公式为：绝对冗余度=信道容量C-传输的平均信息量I(X；Y)。
3、冗余指的是超过实际需要或合理程度的多余或重复的部分。在各个领域中，冗余都代表着一种浪费或不必要的存在。冗余可以指物质或信息上的多余。在物质方面，冗余通常指产品或系统中存在的额外部分或资源，超出了实际需求。
4、在信息论中，信息冗余是传输消息所用数据位的数目与消息中所包含的实际信息的数据位的数目的差值。
什么是信息量和信息熵,它们的用途有哪些
1、信息熵是描述信源本身统计特性的一个物理量。它是信源平均不定度，是信源统计特性的一个客观表征量。不管是否有接收者它总是客观存在的。
2、信息熵是用来 衡量事物不确定性 的。信息熵越大，事物越具不确定性，事物越复杂。
3、信息熵是信息理论中的一个重要概念，它是描述信息不确定度或信息量的度量标准。这一概念最早由克劳德·香农（Claude Shannon）提出，用于量化信息的不确定性或随机性。信息熵可以理解为信息的平均不确定度或平均信息量。
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