软件简介

Gini 是一个快速、简洁的 SAT 求解器。

安装

go get github.com/irifrance/gini...

SAT 问题可能是最着名的 NP-complete 问题。 因此,SAT 求解器可用于尝试解决难题,例如旅行商问题或 RSA 破解。 在实践中,许多 SAT 问题是很容易的(但还不能解密问题)。求解器用于软件验证、硬件验证和测试、AI 规划、路由等。

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2019/07/19 18:08

Gini分箱

def calc_score_median(sample_set, var): '''     计算相邻评分的中位数,以便进行决策树二元切分     param sample_set: 待切分样本     param var: 分割变量名称     ''' var_list = list(np.unique(sample_set[var])) var_median_list = [] for i in range(len(var_list)-1): var_median = (var_list[i]+var_list[i+1])/2 var_median_list.append(var_median) return var_med...

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2018/06/27 14:47

熵 互信息 Gini指数 和 不纯度

在学习决策树类的算法时,总是绕不开 信息熵、Gini指数和它们相关联的概念,概念不清楚,就很难理解决策树的构造过程,现在把这些概念捋一捋。 信息熵 信息熵,简称熵,用来衡量随机变量的不确定性大小,熵越大,说明随机变量的不确定性越大。计算公式如下: 考虑二元分布的情况,当取2为对数底时,可以得到如下的函数曲线。可以看到,当p=0.5时,不确定性最大,熵的值是1,也最大,当p=0或1时,没有不确定性,熵的值最小,是0...

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发表于AI & 大数据专区
2020/03/22 23:31

ML——Gini-Index

Hello, we will push the machine learning flashcard everyday! Please pay more attention to 数据科学实战! 本文分享自微信公众号 - 数据科学实战(dsaction)。 如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

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2019/09/02 17:01

信息增益、信息增益比和GINI例子

这是一个计算决策树中信息增益、信息增益比和GINI指标的例子。 相关阅读: Information Gain http://www.cs.csi.cuny.edu/~imberman/ai/Entropy%20and%20Information%20Gain.htm Decision Tree https://blog.csdn.net/Tomcater321/article/details/80699044 df_iris = pd.read_csv('./data mining/iris.csv',header=0,names=['sepal_len','sepal_wid','petal_len','petal_wid','class']) df_iris_train,df_iris_test = train_t...

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2019/10/31 08:48

信息熵、信息增益、信息增益率、gini、woe、iv、VIF

整理一下这几个量的计算公式,便于记忆 采用信息增益率可以解决ID3算法中存在的问题,因此将采用信息增益率作为判定划分属性好坏的方法称为C4.5。需要注意的是,增益率准则对属性取值较少的时候会有偏好,为了解决这个问题,C4.5并不是直接选择增益率最大的属性作为划分属性,而是之前先通过一遍筛选,先把信息增益低于平均水平的属性剔除掉,之后从剩下的属性中选择信息增益率最高的,这样的话,相当于两方面都得到了兼顾。 参...

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2019/07/13 11:41

决策树CART

# 决策树CART *** ## 相关概念阐述 |天气|温度|湿度|刮风|是否打篮球| |----|:--:|:--:|:--:|--------| |晴 |高 |中 |否 |否 | |晴 |高 |中 |是 |否 | |阴 |高 |高 |否 |是 | |小雨 |高 |高 |否 |是 | |小雨 |低 |高 |否 |否 | |晴天 |中 |中 |是 |是 | |阴天 |中 |高 |是 |否 | ### 什么是分类树,什么是回归树     以上面的表格数据为例     如果我构造了一颗决策树,想要基于数据判断这个人的职业身份,这个就属于分类树...

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2018/11/20 15:21

Python实现决策树2(CART分类树及CART回归树)

接上篇 CART算法的全称是Classification And Regression Tree,采用的是Gini指数(选Gini指数最小的特征s)作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息,但其生成的决策树分支较大,规模较大。为了简化决策树的规模,提高生成决策树的效率,就出现了根据GINI系数来选择测试属性的决策树算法CART。 CART分类与回归树本质上是一样的,构建过程都是逐步分割特征空...

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2019/04/29 09:22

CART决策树和随机森林

CART 分裂规则 将现有节点的数据分裂成两个子集,计算每个子集的gini index 子集的Gini index: $gini_{child}=\sum_{i=1}^K p_{ti} \sum_{i' \neq i} p_{ti'}=1-\sum_{i=1}^K p_{ti}^2$ , 其中K表示类别个数,$p_{ti}$表示分类为i的样本在子集中的比例,gini index可以理解为该子集中的数据被错误分类的期望损失 分裂后的Gini index: $gini_s= \frac{N_1}{N}gini_{child_1}+\frac{N_2}{N}gini_{child_2}$ ,其中N为分裂之前的样...

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2018/03/28 13:57

我的机器学习之旅(七):决策树(下)

ID3、C4.5生成决策树的算法,当训练数据量很大的时候,建立的决策树模型往往非常复杂,树的深度很大。此时虽然对训练数据拟合得很好,但是其泛化能力即预测新数据的能力并不一定很好,也就是出现了过拟合现象。这个时候我们就需要对决策树进行剪枝处理以简化模型。另外,CART算法也可用于建立回归树。 CART算法 CART,即分类与回归树(classification and regression tree),也是一种应用很广泛的决策树学习方法。但是CART算法...

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