信息增益

最新推荐文章于 2025-08-10 17:43:02 发布
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#香农熵 #机器学习 #信息论

本文介绍了数据划分的基本原则，旨在使无序数据变得有序。通过引入信息论的概念，利用香农熵来量化信息内容，从而有效地衡量数据集的信息量。

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划分数据原则：将无序的数据变得更加有序。

划分数据的一种方法：使用信息论量化度量信息的内容

集合信息的度量方式成为香农熵或者简称为熵。而熵定义为信息的期望值。
计算熵，即求取所有类别所有可能值包含的信息期望值： （熵计算公式如下）
H = - ∑Ni=1p(xi)log2p(xi)∑i=1Np(xi)log2⁡p(xi)

一杯派蒙
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信息增益的计算
让算法融入生活，改变生活！
06-01 7909
信息增益有的也成为信息获取量(Information Gain)。 这里主要介绍在决策树中的使用。 Gain(A)=Infor(D)−Infor_A(D)Gain(A)=Infor(D)−Infor_A(D)Gain(A) = Infor(D) - Infor\_A(D) 这里以特征A为例，特征A的信息增益计算方式如下： 计算整个信息(就是计算是否买电脑)的熵： Infor(D)=...
用python实现求信息增益，进行特征选择。（可以同时适用于二值离散型和连续型的属性）
语雨听风的博客
04-19 8398
使用python语言，实现求特征选择的信息增益，可以同时满足特征中有连续型和二值离散型属性的情况。 师兄让我做一个特征选择的代码，我在网上找了一下，大部分都是用来求离散型属性的信息益益，但是我的数据是同时包含二值离散型和连续型属性的，所以这里实现了一下。 代码块 import numpy as np import math class IG(): def __init...
决策树中的熵、条件熵、信息增益和Gini指数计算示例
PIPIXIU的博客
10-09 1万+
文章目录信息熵条件熵信息增益公式计算Gini指数计算示例 信息 首先我们从什么是信息来着手分析： I(X=xi)=−log2p(xi)I_{(X = x_i)} = -log_2p(x_i)I(X=xi​)​=−log2​p(xi​) I(x)I(x)I(x)用来表示随机变量的信息，p(xi)p(x_i)p(xi​)指是当xixixi发生时的概率。 熵 在信息论和概率论中熵是对随机变量不确定性的度...
信息增益最通俗解释
wang2leee的博客
08-04 1879
(1)在决策树的每一个非叶子结点划分之前，先计算每一个属性所带来的信息增益，选择最大信息增益的属性来划分， 因为信息增益(原系统熵-该属性比例X该属性的熵)越大，区分样本的能力就越强，越具有代表性，很显然这是一种自顶向下的贪心策略。 (2) 原信息的混乱程度很严重，所以熵比较大； 而知道某个属性和原信息有关时，相当于知道了更多的信息，所以原信息的混乱程度减少（熵减少），信息增益会变大 ...
信息增益和信息增益比
CY_TEC的博客
05-01 797
要理解这两个概念，首先要分清楚三个定义： 数据集经验熵 特征对数据集的经验条件熵 数据集对特征值的熵 符号 A:特征D:训练样本∣D∣:样本容量Di:根据每个特征A的特征值，把样本D划分的第i个划分训练样本∣Di∣:第i个划分样本容量label:样本标签列Ck:样本标签是第k类，相当于通过标签列，把D做了K个划分∣Ck∣：第k类的样本个数Dik=Di∩Ck A: 特征 \\ D: 训练样本 \\ |D|: 样本容量 \\ D_i: 根据每个特征 A 的特征值，把样本 D 划分的第 i 个划分训练样本 \\
python实现求特征选择的信息增益
09-19
信息增益（Information Gain）是一种常见的特征选择方法，它基于熵（Entropy）和条件熵（Conditional Entropy）的概念。本文将深入探讨如何使用Python来计算特征选择的信息增益，同时考虑二值离散型和连续型属性。 ...
python实现基于信息增益的决策树归纳
09-19
在Python中实现决策树时，通常会用到像scikit-learn这样的库，但这里我们将讨论一个基于自定义代码的实现，特别是基于信息增益的决策树归纳。 信息增益是决策树算法中用于选择最佳特征进行划分的一个重要指标。它...
【机器学习】揭秘机器学习的“三剑客”：信息熵、条件熵与信息增益
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04-30 2万+
机器学习中的“三剑客”——信息熵、条件熵与信息增益，是理解数据特征与决策过程的关键工具。信息熵衡量数据的不确定性，条件熵则描述了在给定条件下数据的不确定性变化。而信息增益则通过比较两者，揭示某一特征对减少不确定性的贡献，帮助机器学习算法如决策树进行特征选择，优化分类与回归效果。这三者共同构成了机器学习领域数据分析和决策优化的重要基石。
ID3-tree.rar_ID3决策树分类_ID3算法_decision tree_id3_信息增益
07-14
- 选择最佳属性：首先计算所有属性的信息增益，选取信息增益最大的属性作为当前节点的分裂属性。 - 构建子树：对每个属性值创建一个子节点，然后递归地对每个子节点应用相同的过程，直到所有实例属于同一类别或...
hadoop报错：There are * missing blocks. The following files may be corrupted
Kang Hao‘s Blog
08-02 7657
错误如下： /user/hive/warehouse/student01.txt: MISSING 1 blocks of total size 57 B.. /user/hive/warehouse/student2/student02.txt: CORRUPT blockpool BP-1635359950-127.0.0.1-1538059327626 block blk_1073741...
hdfs missing blocks. The following files may be corrupted
lixgjob的博客
06-13 1967
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9596441.html There are 2 missing blocks. The following files may be corrupted： 步骤1，检查文件缺失情况 可以看到， blk_1074785806 /var/log/yarn_hislog/yarn/apps/root/logs/app...
python创建一个特征选择分类器
qq_35358021的博客
01-04 1223
导入相应的模块 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data[:, :], iris.target from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegress...
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线性回归预测房价
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研究自变量和因变量之间的关系。对于特征x=(x1,x2,x3....)与对应的标签y，线性回归假设二者之间存在线性映射。f(x)=w1x+w2x(平方)+w3x(三次方)...，权重w表示每个特征变量的重要程度。对w求偏导其他看作常量，w看作变量那么复合函数一开始是当作函数平方形式求导，在对内层求导因此还要乘-x(i)。线性回归目标：求解w和b使得f(x)与y尽可能的接近。f(x)=wx+b,目标函数J(w,b)令目标函数对w和b的偏导数为0。
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机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的核心分支，旨在通过算法让计算机从数据中自动学习规律并优化性能，而无需显式编程。这一技术领域起源于20世纪50年代，随着计算能力的提升和大数据时代的到来，在21世纪得到了迅猛发展。
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2501_91237346的博客
08-10 955
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【线性代数】线性方程组与矩阵——（1）线性方程组与矩阵初步
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由m×nm\times nm×n个数aiji12m;j12n排成mmm行nnn列的数表称为mmm行nnn列矩阵，简称m×nm\times nm×n矩阵，记作Aa11a12a1na21a22a2n⋮⋮⋮am1am2amnA​a11​a21​⋮am1​​a12​a22​⋮am2​​​a1。
信息增益率
03-18
### 信息增益率的概念 在决策树算法中，信息增益率是一种衡量特征重要性的指标。它通过对信息增益进行归一化处理，从而减少信息增益对于取值较多的特征的偏好的影响[^2]。 信息增益率定义为信息增益除以该特征的...
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