如何用機器學習算法計算特徵重要性

1.決策樹算法 使用基尼係數（GI）和信息增益（IG）爲決策樹計算特徵重要性。app （1）信息增益（information gain）性能 假定當前樣本集合D中第k類樣本所佔個人比例爲,則D的信息熵爲測試                     （1）spa 的值越小，則D的純度越高。 orm 假定離散屬性a有V個可能的取值，若使用a來對樣本集D進行劃分，則會產生V個分支節點，其中第v個分支節點

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