决策树原生代码实现：数据集熵的计算

ncu_jjq 2023-01-12 15:00:54

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adaboost方法实现分类的完整代码，准确率很高，可直接运行，可扩展到多分类

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文章目录决策树决策树特点决策树算法决策树流程数据：海洋生物数据一、信息增益使用python计算信息熵测试数据二、划分数据集按照给定特征划分数据集测试选择最好的数据集划分方式测试三、递归构建决策树多数表决创建树的函数代码测试： 决策树 决策树特点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。 决策树算法在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为

今天在课堂上给大家讲到信息熵、信息增益和信息增益率的时候，很多同学都不理解，对数学公式很敬畏，其实不然，接下来我就使用Python原生代码实现信息熵、信息增益、信息增益率的计算！！！ 1.信息熵： 1.1 信息熵简介及公式： > 1948年香农提出了信息熵（Entropy）的概念。信息理论： 1、从信息的完整性上进行的描述: 当系统的有序状态一致时，数据越集中的地方熵值越小，数据越分散的地方熵值越大。 2、从信息的有序性上进行的描述: 当数据量一致时，系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，.

决策树的使用

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