言外之意，c4.5为什么使用信息增益比来选择特征？不讲那些乱七八糟的公式了，默认大家已经学会了好多公式，只讲思想层面。首先从熵（Entropy）开始说起，熵最初是一个物理学概念，后来在数学中用来描述“一个系统的混乱程度”，因此一个系统的信息熵越高就越无序，信息熵越低就越有序，信息熵越高，使其有序所要消耗的信息量就越大。如果一个决策树分支节点包含的样本都是属于同一个类别的（例如西瓜色泽都是亮），那么
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
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2024-05-08 20:19:46
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from math import log
import operator
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.pyplot as plt
import copy
"""
函数说明：计算给定数据集的经验熵（香农熵）
Parameters：
dataSet：数据集
Returns：
s
这三个概念决策树用来划分属性的时候用到的，其中信息增益（Info Gain）用于ID3，Gini用于CART，信息增益率（Info Gain Ratio）用于C4.5。提到前两个指标的计算时，首先要讲到的是关于熵（Entropy）的计算。1、熵（Entropy） 理论上来说用于决策树的属性选择函数，为方便计算，往往是定义为其属性的不纯性度量，那么必须满足如下三个条件：当结点很纯时，其度量值应为0
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
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2023-11-10 23:17:31
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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
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2023-12-26 09:47:19
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# Python计算信息熵与信息增益
在机器学习与信息论中，信息熵和信息增益是非常重要的概念。它们在决策树算法中扮演着核心的角色，帮助我们在特征选择时评估信息的有效性。本文将介绍信息熵与信息增益的基本概念，并通过Python实现示例代码进行演示。
## 信息熵
信息熵是用于衡量不确定性的度量。它可以用来描述一个随机变量取值的不确定度。信息熵越高，意味着随机变量的取值越不确定。当随机变量的所有
关于“Iris计算信息增益python”，这篇博文将探索如何利用Python计算Iris数据集的信息增益，以支持特征选择和模型建立。信息增益是衡量特征在分类任务中提供多少信息的重要指标。本篇博文将从背景定位到生态扩展，全面解析这一过程。
背景定位
在数据科学和机器学习的领域中，特征选择是个相当重要的步骤，尤其是在处理高维数据时。以Iris数据集为例，一个经典的多分类问题，我们需要通过特征选择提
# 信息增益与权重计算的科普
在数据科学和机器学习领域，信息增益是一种用于量化特征的重要性和有效性的方法。在决策树算法中，信息增益是用来选择特征的重要指标。通过计算信息增益，我们可以选择对于分类或回归任务最具预测能力的特征。本文将介绍如何使用 Python 计算信息增益，并展示如何为特征分配权重。
## 1. 什么是信息增益？
信息增益（Information Gain）是衡量一个特征对信息
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：对游戏活跃用户进行分层，分为高活跃、中活跃、低活跃，游戏A按照这个方式划分，用户比例分别为20%，30%，5
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2024-01-24 14:08:00
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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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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
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2023-11-30 15:15:56
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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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来调整信息增益，这个惩罚项通常是属性的固有值（Intrinsic Value），也称为。，因为这类属性有更多的机会使得数据集被分割得更细，即使这
原创
2024-07-10 16:34:38
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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
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2023-10-12 23:41:32
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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
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2023-12-19 19:38:59
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# Python中的信息增益计算教程
信息增益是用于衡量特征对分类结果的信息贡献量，通常用于决策树算法中。本文将详细讲解如何使用Python实现信息增益，包括步骤的流程、所需代码及解释。
## 流程概述
在开始我们的实现之前，我们先明确完成这一任务的流程。以下是步骤的总览：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
# 信息增益在Python中的实现
## 引言
信息增益是决策树算法中一个重要的指标，主要用于选择最优特征以划分数据集。本文将引导你一步步实现信息增益的计算，直至可视化结果。为此，我们将用到 Python 的一些库，如 `pandas`、`numpy` 和 `matplotlib`。通过下面的步骤，我们将逐步实现信息增益的计算。
## 流程图
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤
1、信息增益 在学习决策树时接触到到了信息增益（Information Gain），由此了解到熵。不解顺序查之。 在划分数据集之前之后信息发生的变化成为信息增益。因此，在决策树的根节点，选用的判定划分的属性，在划分数据前后信息的变化越大，那该属性对数据集的划分作用越大，分类的效果越好，也就是信息增益越大。所以获得信息增益最高的特征就是选择的最好特征。 举个例子： 我们要建立的决策树的形式类
