信息增益计算实例

最新推荐文章于 2025-08-10 15:55:23 发布
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一条SQL搞定信息增益的计算
weixin_33860553的博客
04-20 836
欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页，我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 周东谕，2011年加入腾讯，现任职于腾讯互娱运营部数据中心，主要从事游戏相关的数据分析和挖掘工作。 信息增益原理介绍 介绍信息增益之前，首先需要介绍一下熵的概念，这是一个物理学概念，表示“一个系统的混乱程度”。系统的不确定性越高，熵就越大。假设集合中的变量X={x1,x2…xn}，它对应在集合的概率分别是...
[机器学习]信息&熵&信息增益
weixin_30578677的博客
06-16 1015
关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念，是对数据处理的量化，这几个概念主要是在决策树里用到的概念，因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择，这几个概念比较抽象，我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说，接下来开始对这几个概念解释，防止自己忘记的同时，望对其他人有个借鉴的作用，如有错误还请指出。 1、信息 这个是熵和信息增益的基础概念，我觉得对于这个概念的理解更应该把他认为...
信息增益怎么算（西瓜书）
weixin_46730380的博客
06-10 346
西瓜书，决策树，信息增益，信息熵
信息增益Java代码
04-27
信息增益Java代码，具体的代码实现以及数据库的链接
决策树之信息增益计算模拟
Binbin的技术博客
09-01 3624
决策树算法有一个关键步骤就是最优特征的选择，利用信息增益算法选择该特征，例子来自于《统计学习方法》 利用MATLAB2017A版本，编写MATLAB程序计算之，将上述的数据保存到data5.xlsx中 clear;clc;close all % 计算信息增益，决策树算法的基础 data = readtable('data5.xlsx'); data = string(table2
信息增益计算指南：决策树中的关键指标
2401_85639015的博客
07-26 1287
信息增益是决策树算法中的关键指标，用于选择最佳的特征进行数据分裂。通过计算特征的信息增益，我们可以构建出更加准确和有效的决策树。本文详细介绍了信息增益的计算方法、在决策树中的应用以及相关的源码实现。掌握这些知识有助于深入理解决策树算法，并在实际应用中有效利用信息增益来优化模型性能。
简单python代码实现决策树计算信息增益_python手动计算信息增益
weixin_42498347的博客
02-05 2424
python手动计算信息增益2019年5月23日 17:49 by wst算法实践概念阐述对于决策树, 以前看了很多遍, 但是总感觉摸不着它.里面有个很重要的概念: 信息增益.今天就来手动实现下, 实现之前先说下它的概念(这个定义里好多名词都有经验二字，是因为都是根据样本得到的).特征 A 对训练数据集D的信息增益 g(D,A) 定义为: 集合D的经验熵 H(D) 与特征A给定条件下D 的经验条件...
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”。
决策树实现 ID3算法 信息增益计算.zip
04-25
下面将详细阐述ID3算法的原理、信息熵与信息增益计算及其在决策树中的应用。 1. ID3算法概述： ID3算法是一种基于离散特征的决策树学习算法。它通过递归地选择最优特征来构建决策树，直到所有实例属于同一类别或...
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 7025
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。
Entropy_InformationGain:这是一个Java中的示例项目，计算CSV表的熵和信息增益以进行决策树分类
04-02
决策树的熵和信息增益的计算 熵是由随机数据源产生信息的平均速率，或者说，它是与随机变量相关的不确定性的度量。 信息增益是通过观察另一个随机变量获得的有关随机变量或信号的信息量。 该项目包括以下内容 读取CSV文件。 获取主要属性。 获取样本阳性。 获取负片样本。 获取功能数量。 然后它将获取数据并计算每个功能选项。 然后为每个特征计算每个特征的熵。 最后一步是计算每个特征的信息增益并输出结果，以便您可以确定对分类树而言最佳的特征是什么。
信息增益算法
yaokun2012的博客
08-23 2502
信息增益算法的步骤： 输入：训练数据集D和特征A； 依据数据集中的类别计算经验熵: 由训练数据集获取各类别数量； 根据类别计算相应的概率分布； 计算经验条件熵(或者说)： 确定特征A； 根据特征A对数据集划分获取子集，计算子集的经验熵并求和； 对子集分类（此处分类是按类别分，不是按特征分），获取各类对应的集合； 由上一步的...
机器学习中信息增益的计算方法
热门推荐
It_BeeCoder的博客
03-14 3万+
背景介绍：最近在处理数据的时候，需要用到信息增益来进行特征选择，在网上查阅了一些资料，这里对信息增益的相关知识总结一下。信息增益原理介绍介绍信息增益之前，首先需要介绍一下熵的概念，这是一个物理学概念，表示“一个系统的混乱程度”。系统的不确定性越高，熵就越大。假设集合中的变量X={x1,x2…xn}，它对应在集合的概率分别是P={p1,p2…pn}。那么这个集合的熵表示为：举一个的例子：对游戏活跃用...
信息增益的算法
studyvcmfc的专栏
03-19 531
李航信息增益的算法 计算数据集D的经验熵 H(D)=-KaTeX数学公式 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示； 增加了 图片拖拽 功能，你可以将本...
决策树——ID3算法存在的问题实例详解，以及C4.5算法信息增益率的计算实例
高志远的博客
08-24 6217
ID3算法存在的问题 例如在原始数据中加入一列ID，如下图 那么如果以ID为一个节点，那么最后的每个叶子节点中只有一个数据，那么每个叶子节点的熵值都为0，那么此时的信息增益将达到最大，但是这显然不是我们想要的分类结果，这样的分类结果就好像最终得到的每一个分类数据都是按照自己的规则得到的，而我们想要的是根据大部分数据都具有的特征分类，根据一些通用规则而不是特有规则。按照这样特有的规则分类的结果显然...
​ID3算法：信息增益（Information Gain）
最新发布
坚持输出，记录成长。
08-10 1123
​ID3算法核心思想是，每次分裂都选择能最大程度降低系统不确定性的特征。信息增益是决策树（ID3算法）选择分裂特征的核心指标，它量化了。
信息增益计算举例
03-08
### 计算信息增益的方法 在决策树的学习过程中，信息增益是一个重要的指标，用来衡量通过引入某一特征能够使数据集的混乱度降低多少。这一过程依赖于熵的概念。 #### 熵（Entropy） 熵是描述随机变量不确定性的度量，在二元分类问题中可以定义为： \[ H(S) = -\sum_{i=1}^{c} p_i \log_2(p_i) \] 其中 \(p_i\) 表示类别\(i\)的概率[^2]。 对于多类别的分类问题，上述公式同样适用，只需将求和范围扩展到所有的类别数\(c\)即可。 #### 信息增益（Information Gain） 给定一个数据集\(D\)以及其子集划分后的各个分支的数据分布情况，则该属性的信息增益可由原始集合的熵减去各分支加权平均后的熵得到: \[ IG(D, A)=H(D)-\sum_{v=1}^{V}\frac{\left|D^{v}\right|}{|D|} H\left(D^{v}\right) \] 这里， - \(IG(D,A)\)代表针对属性A的信息增益； - \(H(D)\) 是整个数据集的熵； - 对于每一个可能的值\(a_v\)，有对应的子集\(D^v=\{x|x_A=a_v,x∈D\}\)，即只保留那些在这个特定位置上等于\(a_v\) 的样本组成的新的数据集； - 加权因子\(\frac{|D^v|}{|D|}\)反映了不同分支所占的比例大小； #### 示例说明 假设有一个简单的天气条件预测是否适合户外活动的例子，如下表所示： | 天气状况 | 温度等级 | 风力强度 | 是否适合 | | -------- | ------- | ------ | ----- | | 晴朗 | 热 | 弱 | 否 | | 晴朗 | 热 | 强 | 是 | | 过云 | 热 | 弱 | 是 | | 下雨 | 中间 | 弱 | 是 | | 下雨 | 凉爽 | 弱 | 否 | | 下雨 | 凉爽 | 强 | 否 | | 过云 | 凉爽 | 强 | 是 | | 晴朗 | 中间 | 弱 | 是 | 现在要计算“风力强度”这个属性的信息增益作为例子展示。 先计算整体数据集关于“是否适合”的熵\(H(D)\): 设正例(Yes)数量为9，反例(No)数量也为5， 那么总共有14个实例, 所以\(H(D)=-((9/14)*\log_2{(9/14)}+(5/14)*\log_2{(5/14)})≈0.940\) 接着分别考虑弱风和强风两个条件下，“是否适合”的概率分布，并据此计算各自的熵\(H(D^w),H(D^s)\), 最后利用上面提到的信息增益公式得出结论。 ```python import math def entropy(probabilities): """Calculate the entropy of a list of probabilities.""" return sum([-p * math.log(p, 2) for p in probabilities if p != 0]) # Overall dataset distribution (suitable or not) total_yes = 9 / 14 total_no = 5 / 14 overall_entropy = entropy([total_yes, total_no]) print(f'Overall Entropy: {overall_entropy:.3f}') # Wind conditions distributions weak_wind_distribution = [6/7, 1/7] strong_wind_distribution = [3/7, 4/7] entropy_weak_wind = entropy(weak_wind_distribution) entropy_strong_wind = entropy(strong_wind_distribution) weighted_average_entropy = ((7/14) * entropy_weak_wind + (7/14) * entropy_strong_wind) information_gain_wind_strength = overall_entropy - weighted_average_entropy print(f'Information Gain from splitting on wind strength: {information_gain_wind_strength:.3f}') ``` 此代码片段展示了如何根据给出的数据手动计算信息增益的过程。注意这里的数值仅为示意用途，实际应用时应依据具体数据集调整参数。
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