信息增益最通俗解释

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#决策树 #信息增益

本文深入解析决策树算法的核心原理，阐述了如何通过计算信息增益选择最佳属性进行数据集划分，以及信息增益如何反映数据集混乱程度的变化，强调了在决策树构建过程中自顶向下的贪心策略。

(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

数据分析 | 信息增益与基尼系数的通俗解释（含实例）
月婵婵的程序媛生涯
03-11 7184
信息增益是基于信息论的概念，用于度量在给定特征的情况下，数据集的不确定性减少程度。在决策树中，选择能够使得信息增益最大的特征作为划分节点。基尼系数是一种衡量数据集纯度（impurity）的指标，它表示从数据集中随机抽取两个样本，其类别标签不一致的概率。在决策树中，选择基尼系数最小的特征作为划分节点。
通俗易懂的信息熵与信息增益（IE, Information Entropy; IG, Information Gain）
tai21的博客
01-09 1万+
信息熵与信息增益（IE, Information Entropy; IG, Information Gain）信息增益是机器学习中特征选择的关键指标，而学习信息增益前，需要先了解信息熵和条件熵这两个重要概念。信息熵（信息量） 信息熵的意思就是一个变量i（就是这里的类别）可能的变化越多（只和值的种类多少以及发生概率有关，反而跟变量具体的取值没有任何关系），它携带的信息量就越大（因为是相加累计），这里...
通俗理解决策树算法中的信息增益
AI_盲的博客
04-27 8117
在决策树算法的学习过程中，信息增益是特征选择的一个重要指标，它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，说明该特征越重要，相应的信息增益也就越大。 1  概念 我们前面说了，信息熵是代表随机变量的复杂度（不确定度）通俗理解信息熵，条件熵代表在某一个条件下，随机变量的复杂度（不确定度）通俗理解条件熵 而我们的信息增益恰好是
通俗理解决策树算法中的信息增益（最朴实的大白话,保准能看懂）
忘川的博客
12-15 8172
信息增益 文章目录信息增益概念例子结论 在决策树算法的学习过程中，信息增益是特征选择的一个重要指标，它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，说明该特征越重要，相应的信息增益也就越大。 概念 信息熵是代表随机变量的复杂度（不确定度），条件熵代表在某一个条件下，随机变量的复杂度（不确定度） 而我们的信息增益恰好是：信息熵 - 条件熵。 换句话说，信息增益代表了在一个条件下，信息复杂度（不确定性）减少的程度。 那么我们现在也很好理解了，在决策树算法中，我们的关键就是每次选择一个特征，特征有多个
信息增益的通俗理解
weixin_42022175的博客
05-23 528
决策树的通俗理解 决策树是机器学习中的重要内容，在决策树算法的学习过程中，信息增益是特征选择的一个重要指标，它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，说明该特征越重要，相应的信息增益也就越大。 最近在知乎上看见一篇对信息增益将得特别形象的文章，特地记录下来。 [传送门：https://www.zhihu.com/question/22104055] ...
如何通俗地理解信息增益？
马同学
05-22 1945
通俗来说，一句话、一段视频、一本书统统都可以称为信息。有的信息很干，我们就说它的“信息增益”大，而有的很水，那么就是“信息增益”小。 1 选择朋友 举个例子吧，比如因为工作原因，我新结识了一位小伙伴，现在想判断他是否值得交往，也就是想做一个“选择朋友”的决策。我择友的标准是“好人”，但是好坏不会写在人的脑门上，只能通过了解更多的信息来判断。信息知道的越多自然判断越准确。 当然，有的信息“信息增益”低，对“选择朋友”这个决策帮助小。比如抽烟、喝酒这个信息对“选择朋友”帮助就不大，好人、坏人都抽烟喝酒
信息熵与信息增益
吟游诗人——吟唱生命的不朽
01-27 6578
信息熵（information entropy）是度量样本集合纯度/不确定度最常用的指标之一。 但要注意，信息熵越小，表示不确定度越低，确定度越高，纯度越高。 Ent(D)=−∑k=1∣γ∣pklog2pkEnt(D)=-\sum_{k=1}^{|\gamma|}{p_klog_2p_k}Ent(D)=−∑k=1∣γ∣​pk​log2​pk​ 信息熵是对信息量的度量。越小概率的事情发生所产生的信息量越大。 信息量的公式表示如下： h(x)=−log2p(x)h(x)=-log_2p(x)h(x)=−log2
信息增益是什么
2301_82143894的博客
03-14 794
我来详细解释什么是信息增益（Information Gain），用通俗的语言让你彻底明白它的概念和作用，尤其是在决策树构建中的重要性。如果我们再试其他特征（比如“温度”），算出增益更高（比如 0.5），就选那个特征分裂。类比：熵就像房间的杂乱程度，东西摆得整整齐齐（纯净）熵低，乱七八糟（混合）熵高。数学基础：信息增益基于熵（Entropy），熵是衡量数据混乱程度的指标。如果数据全是一个类别（比如全是“猫”），熵 = 0（完全确定，无混乱）。如果数据均匀分布（比如一半“猫”，一半“狗”），熵最大（最混乱）。
信息熵、信息增益、信息增益比
大屁孩的博客
04-02 5506
信息熵 “信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk（k=1,2,…,|y|），则D的信息熵定义为： Ent(D)的值越小，则D的纯度越高。 如果上面的解释不容易理解，那么下面再通俗地解释一下： 首先来看一下信息熵这个公式在数轴上的表示： 可以看到，在概率为0.5的时候，信息熵是最大的（为1）。 我们可以把信息熵理解为“不确定性”，当概率为0.5...
卡尔曼滤波的通俗解释.docx
06-24
预测阶段利用上一时刻的状态信息来预估当前状态，而更新阶段则结合实际观测数据来校正这个预测。 2. 系统模型： 在卡尔曼滤波中，系统状态用向量 \( X \) 表示，它在时间步 \( k \) 的值为 \( X(k) \)。状态的变化...
机器学习——信息熵与信息增益
qq_53142796的博客
05-17 2067
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。
信息熵，信息增益详解
A__tree的博客
05-22 2574
信息熵 信息熵的意义 信息熵主要研究的是对一个信号能够提供信息的多少进行量化。1948年，香农引入信息熵，将其定义为离散随机事件的出现概率。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。所以说，信息熵可以被认为是系统有序化程度的一个度量 信息熵的定义 如果一个随机变量YYY的可能取值为：X=y1,y2,⋯ynX={y_1, y_2,\cdots y_n}X=y1​,y2​,⋯yn​，其概率分布分别为：P(yi)P(y_i)P(yi​)。则随机变量YYY的熵定义为： H(Y)=∑i=1
路由器的dBi是什么意思？天线的增益越大越好吗？
热门推荐
09-19 1万+
在无线路由器参数中，常常可以看到天线增益一项，数值单位为dBi，常见的主要有3dBi、5dBi或7dBi之类的标注参数。而很多网友不知道dBi是什么意思，今天铅锤哥就来说说无线路由器dBi是什么意思，说说这个数值的意义，以及大家常问的dBi是不是越大越好。 dBi是什么意思？ 在无线路由器中，天线增益是一项比较重要的参数，因为它关乎路由器传输距离与穿墙能力，而dBi则为无线天线的增益大小单位。 简单来说，在无线路由器中，dBi是用于标注路由器天线增益大小的单位，术语路由器中专业术语之一。 无线路由器
关于信息增益如何计算
weixin_56180495的博客
12-23 1537
信息增益：信息增益越大，以当前结点进行划分信息的纯度越高，在计算信息增益之前需要先计算信息熵。DT决策树是用于分类（用于分类的问题，如二分类）和回归（是预测连续的问题，如股票）的。总体概括：信息熵越小，信息增益越大，信息纯度越高，用当前结点进行属性划分越合适。其次以纹理为根节点可分为3类（清晰，稍糊，模糊），3者分别占比。不区分纹理的种类，好瓜的数目是8/17,坏瓜的数目是9/17。信息熵：熵值越大表示数据越不稳定，熵值越小说明数据越稳定。总体的信息熵的计算Ent（D）=-（分别计算3者的信息熵。
熵、信息增益、信息增益率
qq_39197555的博客
03-29 1万+
一、熵 （1）原理 初中物理我们对“熵”这个东西懵懵懂懂，印象中仿佛对物体内部的热效应有关，时隔这么多年在机器学习、深度学习领域的学习中又看见了它的踪影，不免有点让人有点熟悉又陌生的感觉。“熵”这个东西看不见又摸不着，到底什么是“熵”？ “熵”是用来干什么的？“熵”是一个系统里面的混乱程度的度量、标尺。系统混乱程度越低，系统的熵值越小，反之越大。 我们先从物理学的角度出发，假设相同条件下有一桶冰水和一桶热水，哪一个的熵值会大呢？ 冰水中的分子热运动速度较慢，内部的分子排布比较有规律。热水内部温
我们为什么需要信息增益比，而不是信息增益？
OleNet的专栏
06-10 1万+
我们为什么需要信息增益比，而不是信息增益？ 决策树是机器学习中的经典算法，分别由三个经典算法实现：ID3，C4.5，CART，这三个算法最明显的区别就是对于特征选择的策略不同.对于ID3和C4.5的信息增益和信息增益比有什么区别呢，为什么放着信息增益不用，又要计算一个ratio呢？这就是下面的内容要讨论的。
4.5为什么使用信息增益比来选择特征？
qq_20806657的博客
10-08 5517
这篇文章来源于本人的知乎回答 作者：陈彪 链接：https://www.zhihu.com/question/22928442/answer/117189907 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 最近正好在学决策树，信息增益和信息增益率确实是初学阶段很纠结的问题。要解决题主的疑惑，必须先分析Info-Gain(信息增益)和Gain-ratio(信息增益率)的
【决策树_原理理解（一）】
Silenceyezi的博客
01-14 1182
1、概念 决策树是一种常见的机器学习方法，可以解决分类问题（二分类、多分类）、回归问题 一般的，一棵树包含一个根节点，若干个内部节点、叶子节点，每一个叶子节点代表决策的结果，从根节点到每个叶子节点的路径对应了一条判定的策略。 树的生成过程就是决策过程，这个过程是递归的，出现以下三种情况后递归会结束： 1）当前节点的样本属于同一个类别 2）当前节点样本集为空 3）当前节点属性集为空或所有样本在属性上取值相同 2、划分选择 了解了决策树的概念之后，我们希望决策树在每个节点的样本尽可能的属于同一类，即纯度越高，那
特征选择之信息增益
weixin_43890188的博客
12-11 1054
在文本分类中利用信息增益进行特征提取 信息增益体现了特征的重要性，信息增益越大说明特征越重要 假设数据中有k类： 每类出现的概率是： 各类的信息熵计算公式： 对某个词汇word需要计算word在所有类别中出现的概率： 就是：出现word的文件数 除以总文件数 word不出现的概率： 就是没有出现word的文件数 除以总文件数 条件熵的计算： 这里我们用到了T表示word这个特征 其中 表示：出现w...
计算决策树信息增益
最新发布
08-05
- [^2]: 通俗解释信息增益。 - [^3]: 信息增益与ID3算法的详细解析。 - [^4]: 信息增益的局限性，如偏向取值多的特征，并提到增益比。 我需要参考这些引用来回答问题，但用户说“上述引用仅供参考，并不是用户真正...
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