机器学习信息熵与信息增益

最新推荐文章于 2023-10-12 20:28:41 发布
转载 最新推荐文章于 2023-10-12 20:28:41 发布 · 287 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.jianshu.com/p/69dbb042a0e3

该博客围绕机器学习中的信息熵与信息增益展开。信息熵和信息增益是机器学习里重要概念，在数据处理、模型构建等方面有重要作用，有助于理解数据的不确定性和特征的重要性，对机器学习算法的优化有积极意义。
机器学习笔记 - 信息增益和香农熵
学以致用 知行合一
09-20 747
如何合理的划分数据集？划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。组织杂乱无章数据的一种方法就是使用信息论度量信息，在划分数据集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，我们就可以 计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。 在可以评测哪种数据划分方式是最好的数据划分之前，我们必须学习如何计算信息增益。集合信息的度量方式称为香农熵或者简称为熵，这个名字来源于信息论之父克劳德·香农。 熵定义为信息的期望值，在明晰这个概念之前，我们必须知道
决策树，信息熵，信息增益计算----机器学习
鹿西西吧的博客
11-18 1万+
决策树（decision tree）决策树简单介绍信息量信息熵信息增益 决策树简单介绍 决策树是一种基于树状结构来做决策的。是一种常见的机器学习方法。主要做分类，也可以做回归。一棵决策树含有一个根结点（样本全集），若干个内部结点和若干个叶结点（最终结论）。 简单的一个例子。比如我们相亲的时候，老母亲甩出来一沓照片来让你做选择。这时候我们会问一些问题来做一下筛选，比如对方的年龄，相貌，工作收入，家庭住址等等等，然后最终确定选择两个或三个人去见。 这一系列问题和层层的筛选判断就是在做决策，这些问题为“子决策”。
机器学习——信息熵与信息增益
qq_53142796的博客
05-17 2065
信息熵越小，说明数据集的纯度越高。信息熵是衡量数据集纯度的指标之一，它是对数据集中所有类别出现概率进行加权平均所得到的一个值。代表的是在一个条件下，信息复杂度（不确定性）减少的程度，也即纯度提高的程度。信息增益越大，表示信息的不确定度降低的越多，即信息的纯度越高。信息熵越小越好，信息增益越大越好。问：信息熵越大说明其纯度越高。
机器学习--信息 信息熵 信息增益
weixin_34152820的博客
12-10 379
信息： 信息这个概念的理解更应该把他认为是一用名称，就比如‘鸡‘(加引号意思是说这个是名称)是用来修饰鸡(没加引号是说存在的动物即鸡)，‘狗’是用来修饰狗的，但是假如在鸡还未被命名为'鸡'的时候，鸡被命名为‘狗’，狗未被命名为‘狗’的时候，狗被命名为'鸡'，那么现在我们看到狗就会称其为‘鸡’，见到鸡的话会称其为‘鸡’，同理，信息应该是对一个抽象事物的命名，无论用不用‘信息’来命名这种抽象事物...
[机器学习]信息熵、信息增益的概念
cn_wk的专栏
11-25 1921
信息熵信息熵 表示 随机变量 的 不确定性。不确定性越大(即所谓的信息量越大)，信息熵越大。信息可不可以量化？ 首先从直觉上来讲，是可以的。不然我们怎么觉得有的人废话特别多，却没什么信息量；而有的人一语中的，一句话就传达了很大的信息量。 为什么有的信息大，有的信息小？ 有些事情本来不是很确定：例如 明天股票是涨是跌； 1）“明天NBA决赛开始了“，和“股票跌涨“没关系，所以“明天N
机器学习----熵，信息增益与决策树（Decision Tree）
skyllerone的博客
10-09 1263
决策树
机器学习（22）---信息熵、纯度、条件熵、信息增益
m0_62881487的博客
10-12 3047
好的条件就是信息增益越大越好，即变化完后熵越小越好（熵代表混乱程度，最大程度地减小了混乱）。因此我们在树分叉的时候，应优先使用信息增益最大的属性，这样降低了复杂度，也简化了后边的逻辑。信息的混乱程度越大，不确定性越大，信息熵越大；对于纯度，就是信息熵越大，纯度越低。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。2. 纯度的通俗理解：一个盒子里只有白球，说明这个盒子很纯，纯度很高。，是信息量的差值，表示此条件对于信息熵减少的程度。}，都是男的，那么就说这个集合纯度很高。的条件概率分布的熵对。
【机器学习（三）】机器学习中：信息熵，信息增益，信息增益比，原理，案例，代码实现。
热门推荐
qq_39709813的博客
06-11 2万+
目录 引言 原理 信息熵 条件熵 信息增益 信息增益算法流程 信息增益比 案例 信息熵求解 信息增益求解 信息增益比求解 结果分析 案例的代码实现 引言 在机器学习和深度学习中，经常会用到信息熵（entropy）这个概念，可以理解为熵表示的是随机变量不确定度的衡量。例如概率0.5比概率0.3的不确定度要高。 原理 信息熵 设X是一个取值有限的离散随机变量，其概率分布为：，则随机变量X的熵定义为 通常log取2或者3，得到的熵的单位分别称作比特或纳特。从这就可以知道，熵依
机器学习---熵，信息增益，信息增益率
weixin_43854256的博客
12-13 2732
熵 熵在信息论中被用来度量信息量，熵越大，所含的有用信息越多，其不确定性也就越大；熵越小，有用信息越少，确定性也就越大。 决策树中，用熵来表示样本集的不纯度，样本集中样本种类越小，确定性越高，熵值越小；样本种类越多，越不确定，熵值越大。 熵例子 设S是数量为n的样本集，其分类属性有n个不同的取值，用来定义m个不同的分类Ci(i=1,2,⋯,m)，则其熵的公式是： 如果有一个大小为10的布尔值样本集Sb，其中有6个真值，4个假值，那么该布尔型样本分类的熵是： 信息增益 计算得到熵作为衡量样本集合不纯度的指
浅析互信息（信息增益）
l1258914199的专栏
03-30 4730
互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。这是百度百科的定义，本文的重点是从不同的角度去理解互信息，介绍一些基本的规律，为了简单本文只对其离散的情况考虑。 在介绍互信息前首先更应该知道什么是信息熵，信息熵是香农从物理理论中的热熵引入到信息论中的，热
信息熵与信息增益
笔记小屋
03-07 1万+
前言 熵在机器学习中用的非常普遍，但这个又难以理解，经常忘记，写一篇博客记录一下，也方便其他人学习了解。 什么是熵 一开始接触熵是大二的信息论，非常难的一门课，当时学的时候不知道这个东西有什么用，完全就不太想学，因为不知道干嘛，也不知道学了有什么用，但是现在很后悔，定义：熵也叫信息熵，可以表征随机变量分布的混乱程度，分布越混乱，则熵越大，简易的解释就是：在一个随机事件中，某个事件发生的不确定度越大...
机器学习-第2关：信息熵与信息增益
qq_55882332的博客
05-18 3894
importnumpyasnp defcalcInfoGain(feature,label,index): ''' 计算信息增益 :paramfeature:测试用例中字典里的feature，类型为ndarray :paramlabel:测试用例中字典里的label，类型为ndarray :paramindex:测试用例中字典里的index，即feature部分特征列的索引。该索引指的是feature中第几个特征，如i...
机器学习：决策树之信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数分析
m0_58475958的博客
07-15 1万+
信息熵 信息理论 从信息的完整性描述：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。 从信息的有序性描述：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，熵值越高。 “信息熵” (information entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。 信息熵理解 信息熵是一个变量包含信息多少的度量方式 信息熵的值越大，则认为该变量包含的信息量就大 信息熵越大，表示包含的信息种类就越多，信息量就越大，信息越混乱分散，纯度就越低 信息熵只和包含的信息种类
机器学习----对于信息熵和信息增益的理解（基于决策树）
weixin_43580130的博客
07-24 1263
引入 在了解信息熵和信息增益之前我们先明确以下几个概念： 1.信息：某人（模型）判断一个宏观态属于哪个微观态时对我们判断有所帮助的物理量，以上简单来说就是信息就是分类时有用的东西。它的作用有调整概率、排除干扰、确定某种情况等。 2.概率：某件事（宏观态）属于某个情况（微观态）的确定性。 3.熵：某人（模型）对于某件事（宏观态）属于某个情况（微观态）的不确定性。 决策树 由于信息熵和信息增益在决策树中是个较为重要的应用，所以我们在这里先介绍决策树。 决策树希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类
[头歌]-信息熵与信息增益
weixin_45794390的博客
06-01 2678
[头歌]-信息熵与信息增益
机器学习笔记之信息熵、信息增益和决策树(ID3算法)
睿不可挡的专栏
01-21 2万+
机器学习笔记之信息熵、信息增益和决策树(ID3算法)
【机器学习】信息、信息熵、信息增益、增益率及基尼系数的概念总结
小哲的博客
12-07 4263
信息、信息熵、信息增益、增益率及基尼系数的概念总结 信息 信息是用来消除随机不确定性的东西。对于机器学习中的决策树而言，如果待分类的事物集合可以划分为多个类别当中，则第k类的信息可以定义如下： 信息熵 信息熵是用来度量不确定性，当熵越大，k的不确定性越大，反之越小 假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为，则D的信息熵定义为： 信息增益 信息增益在决策树算法中是用来选择特征...
信息熵与信息增益机器学习
最新发布
10-28
在机器学习中，信息熵与信息增益是重要的概念，有着广泛的应用和明确的原理。 ### 原理 - **信息熵**：信息熵是度量样本集合纯度/不确定度最常用的指标之一。信息熵越小，表示不确定度越低，确定度越高，纯度越高；...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值