python 信息熵

原创 已于 2022-03-11 12:08:30 修改 · 4.8k 阅读 · 44 ·
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#python #机器学习 #数据分析

于 2022-03-11 11:51:09 首次发布

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一、熵的概念与定义

  • 熵概念
      熵，在信息论中是用来刻画信息混乱程度的一种度量。熵最早源于热力学，后应广泛用于物理、化学、信息论等领域。1850年，德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念，用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度。1948年，Shannon在Bell System Technical Journal上发表文章“A Mathematical Theory of Communication”，将信息熵的概念引入信息论中。本文所说的熵就是Shannon熵，即信息熵，解决了对信息的量化度量问题。

  • 熵定义
    针对一随机变量X，其熵表达式为
    H ( x ) = − ∑ i = 1 n p i l o g p i H(x) = -\displaystyle \sum_{i=1}^{n} p_i logp_i H(x)=−i=1∑n​

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Python实现信息熵算法——附完整代码
BUG？不存在的！
05-21 4718
在上述代码中，我们定义了一个名为entropy的函数，它接受一个数据集作为参数，并返回该数据集的信息熵。该函数先根据输入数据计算每个变量出现的频率，并根据此计算信息熵。其中，H(X)代表随机变量X的信息熵，p(x)代表X的概率分布。利用该公式，我们可以将信息熵的计算转换为计算各个变量出现的概率，并据此计算信息熵。综上所述，我们通过Python实现了信息熵算法，并提供了附有完整代码的文章内容。在以上示例中，我们将[1, 1, 2, 3, 3, 3]作为输入数据，输出则为对应的信息熵1.459。
Python计算信息熵实例
09-16
主要介绍了Python计算信息熵实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python 信息熵、条件熵、信息增益、信息增益率、基尼系数
small__roc的博客
03-11 7947
三、python 实现 import math from collections import Counter def Entropy(DataList): ''' 计算随机变量的熵 ''' counts = len(DataList) # 总数量 counter = Counter(DataList) # 每个变量出现的次数 prob = {i[0]:i[1]/counts for i in counter.items()} ..
如何快速掌握时间序列分析？解锁EntropyHub的终极熵计算指南
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在信息理论与数据科学领域，熵（Entropy）是衡量系统不确定性的核心指标。无论是生物医学信号分析、金融市场预测还是气候模型研究，**EntropyHub**作为一款开源熵分析工具包，能帮助你轻松揭示复杂数据背后的隐藏规律。本文将带你全面了解这款支持Python、MatLab和Julia的多功能工具，掌握从基础到高级的熵计算方法。 ## ???? 为什么选择EntropyHub？三大核心优势 En...
AI3 决策树的生成与训练-信息熵的计算
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决策树是非常经典的机器学习模型，以决策树为基模型的集成学习模型（XGBoost、GBDT 等）在工业界得到了极为广泛的应用。计算某一特征的信息增益主要分为两步，第一步是计算数据集的信息熵，信息熵可以表示为，其中代表的是属于某一类的样本个数，D 是整个数据集的样本数量，K 为类别数量。要求实现 calcInfoEnt 功能，数据集从当前路径下 dataSet.csv读取，计算在给定数据集的情况下，数据集的信息熵，信息熵用 infoEnt 进行表示，数据类型为 float，将 infoEnt 作为函数返回值。.
python计算信息熵_Python计算信息熵实例
weixin_39657125的博客
12-09 4122
计算信息熵的公式：n是类别数，p(xi)是第i类的概率假设数据集有m行，即m个样本，每一行最后一列为该样本的标签，计算数据集信息熵的代码如下：from math import logdef calcShannonEnt(dataSet):numEntries = len(dataSet) # 样本数labelCounts = {} # 该数据集每个类别的频数for featVec in dataS...
信息熵原理与Python实现
糊里糊涂
11-03 1373
信息熵/香农熵原理与Python实现代码
python信息熵与信息增益
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08-12 1297
最近在读几篇华为杯的优秀论文，都是关于数据预测相关的，准确来说是时间序列预测，在数据处理部分发现了一个有趣的内容“信息熵”，之前在周志华老师的西瓜书上决策树剪枝部分看到过，在数据降维的部分看到还是第一次，在另一篇文章中也用到了信息增益这个东西，两篇文章我都会放在参考中以便感兴趣的伙伴查看。
Python计算信息熵
董付国的Python专栏
09-23 1078
信息熵可以用来判定指定信源发出的信息的不确定性，信息越是杂乱无章毫无规律，信息熵就越大。如果某信源总是发出完全一样的信息，那么熵为0，也就是说信息是完全可以确定的。本文要点在于演示Pyth...
python 实现entropy熵算法
luthane的博客
09-14 1675
Entropy（熵）算法并不是一个单一的、具体的算法，而是一个广泛的概念，用于描述系统无序程度或信息不确定性的量度。在计算机科学、信息论、热力学等多个领域中，熵都有重要的应用。在计算机科学中，特别是在信息论和机器学习中，熵通常用于评估信息的不确定性和冗余性，以及评估模型的复杂性和泛化能力。信息熵是度量信息不确定性的量。HX−∑x∈XPxlog⁡2PxHX−x∈X∑​Pxlog2​Px)]其中，(P(x)) 是随机变量X取值为x的概率。
香农信息熵的计算.py
03-18
香农信息熵的计算(例1和例2分别为两种不同类型的输入)以及互信息的计算（例3）。其中log默认为自然对数。 #例1： 计算香农信息熵（已知概率分布） #例2： 计算香农信息熵（此时给定了信号发生情况) #例3： 计算互信息（输入：给定的信号发生情况,其中联合分布已经手工给出)
Python 信息熵 条件信息熵 互信息（信息增益）的理解以及计算代码
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import pandas as pd import numpy as np import math ## 计算信息熵 def getEntropy(s): # 找到各个不同取值出现的次数 if not isinstance(s, pd.core.series.Series): s = pd.Series(s) prt_ary = pd.groupby(s ...
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本文介绍了如何使用Python实现熵算法，并提供了相应的源代码。通过计算熵，我们可以评估数据集的纯度或信息量，从而帮助我们进行数据分析和决策。在计算机科学和数据分析领域，熵常被用于评估数据集的纯度或信息量。本文将介绍如何使用Python实现熵算法，并提供相应的源代码。在示例代码中，我们使用了一个简单的数据集来计算熵。其中，P(x)表示随机变量X取值为x的概率，Σ表示对所有可能取值进行求和，log2表示以2为底的对数运算。接下来，我们通过遍历每个类别的概率，计算每个类别的信息量并进行累加。
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在Python中，可以使用SciPy库中的entropy函数来计算信息熵。 要使用SciPy库中的entropy函数，首先需要安装SciPy库。可以使用以下命令来安装SciPy： ``` pip install scipy ``` 安装完成后，可以使用以下代码来...
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