与计算机视觉中使用图像进行数据增强不同，NLP中文本数据增强是非常罕见的。这是因为图像的一些简单操作，如将图像旋转或将其转换为灰度，并不会改变其语义。语义不变变换的存在使增强成为计算机视觉研究中举个简单例子，我们用机器翻译把一段英语翻译成另一种语言，然后再翻译回英语。这个方法已经成功的被用在Kaggle恶意评论分类竞赛中。反向翻译是NLP在机器翻译中经常使用的一个数据增强的方法。。其本质就是快速产
什么是信息增益(Information Gain)?
当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大，所以称之为“最大熵法”。最大熵法在数学形式上很漂亮，但是实现起来比较复杂，但把它运用于金融领域的诱惑也比较大，比如说决定股票涨落的因素可
一、决策树决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两种类型：内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。1、决策树的构建：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。通常特征选择的标准是信息增益(information gain)或信息
决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 一、信息熵（Information Entropy）信息熵用于度量样本集合浓度，决策树的构建过程就是不断降低信息熵到0的过程。样本集合D，第k类样本所占比例为。则样本D信息熵为：。&nb
1. 何为信息增益（Information Gain）？ 信息增益是特征选择中的一个重要指标，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，该特征越重要。 IG 是用来衡量一个属性区分数据样本的能力。IG越大，这个属性作为一棵树的根节点就能使这棵树更简洁。 2. 如何计算信息增益？（利
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2018-01-14 19:39:00
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[决策树--信息增益，信息增益比，Geni指数的理解](https://www.cnblogs.com/muzixi/p/6566803.html) 决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。 决策
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2019-01-25 11:52:53
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决策树—信息增益，信息增益比，Geni指数的理解 决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。 决策树算法3要素： 特征选择 决策树生成 决策树剪枝 部分理解： ...
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2021-07-27 17:01:00
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一、决策树不同算法信息指标：发展过程：ID3 -> C4.5 -> Cart;相互关系：ID3算法存在这么一个问题，如果某一个特征中种类划分很多，但是每个种类中包含的样本个数又很少，就会导致信息增益很大的情况，但是这个特征和结果之间并没有很大的相关性。所以这个特征就不是我们最终想优先决策的特征【这是ID3以信息增益作为指标的一个bug】，为了解决这个问题，引出信息增益率的概念，对应基于
文章目录一、理解信息增益二、信息增益在决策树算法中的应用 一、理解信息增益几个概念：熵：表示随机变量的不确定性。条件熵：在一个条件下，随机变量的不确定性。信息增益：熵 - 条件熵。信息增益代表了在一个条件下，信息不确定性减少的程度。例子：通俗地讲，X(明天下雨)是一个随机变量，X的熵可以算出来， Y(明天阴天)也是随机变量，在阴天情况下下雨的信息熵我们如果也知道的话（此处需要知道其联合概率分布或
# Python利用信息增益生成决策树
决策树是一种流行的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。信息增益是决策树中一种重要的特征选择标准，决策树通过计算信息增益来选择最佳的特征进行切分。本文将介绍如何使用Python生成决策树，并通过信息增益进行特征选择。
## 什么是信息增益？
信息增益是衡量某一特征对分类结果的影响程度。具体来说，信息增益是通过使用该特征进行分类后，信息的不确定性减少的
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
而信息增益恰好是：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，那么到底按照什么标准来选择哪一个特征。这个问题就可以用信息增益来度量。如果选择一个特征后，信息增益最大（信息不确定性减少的程度最大），那么我们就选取这个特征。例子我们有如下数据： 可以求得随机变量X
信息增益，基于信息熵来计算，它表示信息消除不确定性的程度，可以通过信息增益的大小为变量排序进行特征选择。信息量与概率呈单调递减关系，概率越小，信息量越大。1. 基本概念1.1 信息量 信息量的数学定义如下式所示，U表示发送的信息，则表示发送信息U中的一种类型。 &nb
介绍信息熵和信息增益之前，先介绍信息增量的概念文章目录1、信息量2、熵3、条件熵4、信息增益5、参考文献：1、信息量定义：信息
原创
2023-01-04 18:10:21
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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
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2019-06-21 10:37:00
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可能理解的不对。决策树构建中节点的选择靠的就是信息增益了。信息增益是一种有效的特征选择方法，理解起来很简单：增益嘛，肯定是有无这个特征对分类问题的影响的大小，这个特征存在的话，会对分类系统带来多少信息量，缺了他行不行？既然是个增益，就是个差了，减法计算一下，谁减去谁呢？这里就用到了信息熵的概念，放到分类系统里面，信息熵如何计算呢？分类系统里面无非是样本xi以及样本的分类结果yi，假设这个分类系统有
一：基础知识1：个体信息量 -long2pi2：平均信息量（熵） Info(D)=-Σi=1...n(pilog2pi) 比如我们将一个立方体A抛向空中，记落地时着地的面为f1，f1的取值为{1,2,3,4,5,6}，f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log(1/6)+...+1/6*log(1/6))=-1*log(1/6)=2.583：假设我们选择属性R作为分裂属性，数据集D中
1 #计算给定数据集的香农熵 2 from math import log 3 4 def calcShannonEnt(dataSet): 5 numEntries = len(dataSet) #样本条目数 6 labelCounts = {} 7 for featVec in dataSet: ...
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2021-07-22 05:19:00
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信息增益率与信息增益有关。信息增益存在一个问题，即若某个属性可取值数目较多，如用ID来作为分类标准，则信息增益会frac{Gain(D, a)}{IV(a)}\\IV(a)=-\sum_{v=1}^{V}{\f
原创
2022-10-31 16:07:38
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# 信息增益的实现流程
## 1. 理解信息增益的概念
在开始实现之前，我们首先需要理解什么是信息增益。信息增益是用来衡量在特征选择过程中，选择某个特征后对于分类结果的提升程度。在决策树算法中，我们可以通过计算特征的信息增益来确定最佳的划分特征。
## 2. 数据准备
在实现信息增益之前，我们需要准备一些数据，以便进行实验。我们可以使用一个简单的例子来说明，假设我们有如下的数据集：
| 特征
原创
2023-08-18 04:31:36
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