熵的定义（很好的方法论工具尤其第三熵增益的计算）

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转载最新推荐文章于 2026-03-10 00:34:55 发布 243 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【概率论】——熵、条件熵、信息增益熵的含义：在信息论中，熵（英语：entropy）是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。这里，“消息”代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征。（熵最好理解为不确定性的量度而不是确定性的量度，因为越随机的信源的熵越大。）——维基百科。我们可以直观地把熵理解为一个事件的结果的不确定性，或者信息量，其单位为 bit。熵的计算：熵描述的是个事件的不确定性，如... 阅读详情

熵的定义

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信息熵与信息熵增益

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熵增益的计算

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机器学习---决策树的划分依据（熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数）当每⽀球队夺冠概率相等都是 1/16 的时侯，Ent(D) = -（16 * 1/16 * log1/16） = 4。假如有 16 ⽀球队，分别编号，先问是否在 1-8 之间，如果是就继续问是否在 1-4 之间，以此类。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。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；例子：假设我们没有看世界杯的⽐赛，但是想知道哪⽀球队会是冠军，我们只能猜测某⽀球队是。其中：Ent(D) 的值越⼩，则 D 的纯度越⾼。阅读详情

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【数据挖掘】信息增益的计算

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【结合实例】信息增益的计算

转自：https://blog.youkuaiyun.com/guomutian911/article/details/78599450 参考文章： https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/6735352.html http://blog.youkuaiyun.com/lixuemei504/article/details/7278748 http://blog.csdn...

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