信息增益并根据其划分特征

ncu_jjq 2023-01-12 15:00:54

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信息增益 先来定义"信息熵" (information entropy) , 它是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合D 中的第k 类样本所占的比例为(k = 1,2,3 ... ) , 则 D 的信息熵为 ...

一、信息增益与信息增益率1、信息增益以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可以表示样本集合的不确定性，熵越大，样本的不确定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值来衡量使用当前特征对于样本集合D划分效果...

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定度的降低值。当我们以信息熵（香浓熵，简称熵）作为不确定性的...

划分数据集的之前之后信息发生的变化称为信息增益，知道如何计算信息增益，就可以计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获取信息增益最高的特征就是最好的选择。熵定义为信息的期望值，即计算所有类别所有可能...

若把"编号"也作为一个候选划分属性，则根据信息增益公式可计算出它的信息增益为 0.9182，远大于其他候选划分属性。计算每个属性的信息熵过程中,我们发现,该属性的值为0, 也就是其信息增益为0.9182. 但是很明显这么...

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