python计算信息增益比 信息增益怎么算

一：基础知识

1：个体信息量

　　-long₂^pi

2：平均信息量（熵）

　　Info(D)=-Σ_i=1...n(p_ilog₂^p_i)

　　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)=2.58

3：假设我们选择属性R作为分裂属性，数据集D中，R有k个不同的取值{V1,V2,...,Vk}，于是可将D根据R的值分成k组{D1,D2,...,Dk}，按R进行分裂后，将数据集D不同的类分开还需要的信息量为：

　　Info_R(D)=Σ_i=1...k(D_i/D)Info(D_i)

4：信息增益：分裂前后，两个信息量只差：

　　Gain(R)=Info(D)-Info_R(D)

5：增益比率

　　信息增益选择方法有一个很大的缺陷，它总是会倾向于选择属性值多的属性，如果我们在上面的数据记录中加一个姓名属性，假设14条记录中的每个人姓名不同，那么信息增益就会选择姓名作为最佳属性，因为按姓名分裂后，每个组只包含一条记录，而每个记录只属于一类（要么购买电脑要么不购买，信息量计算为1/14(-1/1log1/1-0/1log0/1)*14=0，信息增益最大），因此纯度最高，以姓名作为测试分裂的结点下面有14个分支。但是这样的分类没有意义，它没有任何泛化能力。增益比率对此进行了改进，它引入一个分裂信息：

　　SplitInfo_R(D)=-Σ_i=1...n(Di/D)log₂^(Di/D)

　　增益比率定义为信息增益与分裂信息的比率：

　　GainRatio(R)=Gain(R)/SplitInfo_R(D)

　　我们找GainRatio最大的属性作为最佳分裂属性。如果一个属性的取值很多，那么SplitInfoR(D)会大，从而使GainRatio(R)变小。

　　不过增益比率也有缺点，SplitInfo(D)可能取0，此时没有计算意义；且当SplitInfo(D)趋向于0时，GainRatio(R)的值变得不可信，改进的措施就是在分母加一个平滑，这里加一个所有分裂信息的平均值：

　　GainRatio(R)=Gain(R)/(SplitInfo(D)+SplitInfo_R(D))

二：例子

 

记录ID	年龄	收入层次	学生	信用等级	是否购买电脑
1	青少年	高	否	一般	否
2	青少年	高	否	良好	否
3	中年	高	否	一般	是
4	老年	中	否	一般	是
5	老年	低	是	一般	是
6	老年	低	是	良好	否
7	中年	低	是	良好	是
8	青少年	中	否	一般	否
9	青少年	低	是	一般	是
10	老年	中	是	一般	是
11	青少年	中	是	良好	是
12	中年	中	否	良好	是
13	中年	高	是	一般	是
14	老年	中	否	良好	否

1：计算Info(D)

　　Info(D)=-Σ_i=1...n(p_ilog^p_i)=-(5/14)log^(5/14)-(9/14)log^(9/14)=-0.3571*(-1.4856)-0.6429*(-0.6373)=0.1597+0.1234=0.5305+0.4097=0.9402

2：计算Info_R(D)

　　Info_年龄(D)=(5/14)Info(D_老年)+(4/14)Info(D_中年)+(5/14)Info(D_青少年)=(5/14)(-(3/5)log^(3/5)-(2/5)log^(2/5))+(4/14)(-(4/4)log^(4/4)-(0/4)log^(0/4))+(5/14)(-(2/5)log^(2/5)-(3/5)log^(3/5))

　　　　　　　　=(5/14)(0.6*0.737+0.4*1.3219)+(4/14)(0+0)+(5/14)(0.4*1.3219+0.6*0.737)

　　　　　　　　=(5/14)(0.4422+0.52876)+0+(5/14)(0.52876+0.4422)

　　　　　　　　=0.3571*0.97096+0+0.3571*0.97096

　　　　　　　　=0.694

　　同样可以计算出

　　Info_收入层次(D)=0.911

　　Info_学生(D)=0.789

　　Info_信用等级(D)=0.892

3：计算信息增益：

　　Gain(年龄)=Info(D)-Info_年龄(D)=0.940-0.694=0.246

　　Gain(收入层次)=Info(D)-Info_收入层次(D)=0.940-0.911=0.029

　　Gain(学生)=Info(D)-Info_学生(D)=0.940-0.789=0.151

　　Gain(信用等级)=Info(D)-Info_信用等级(D)=0.940-0.892=0.058

4：计算分裂信息：

　　SplitInfo_年龄(D)=-5/14log(5/14)-4/14log(4/14)-5/14log(5/14)=0.3571*1.4856+0.2857*1.8074+0.3571*1.4856=0.5305+0.5164+0.5305=1.5774

　　SplitInfo_收入层次(D)=-4/14log(4/14)-6/14log(6/14)-4/14log(4/14)=0.2857*1.8074+0.4286*1.2223+0.2857*1.8074=0.5164+0.5139+0.5164=1.5467

　　SplitInfo_学生(D)=-7/14log7/14-7/14log7/14=1

　　SplitInfo_信用等级(D)=-6/14log(6/14)-8/14log(8/14)=0.4286*1.2223+0.5714*0.8074=0.5239+0.4613=0.9852

　　SplitInfo(D)=(SplitInfo_年龄(D)+SplitInfo_收入层次(D)+SplitInfo_学生(D)+SplitInfo_信用等级(D))/4=1.2773

5：计算增益比率：

　　GainRatio(年龄)=Gain(年龄)/(SplitInfo(D)+SplitInfo_年龄(D))=0.246/(1.2773+1.5774)=0.0862

　　GainRatio(收入层次)=Gain(收入层次)/(SplitInfo(D)+SplitInfo_收入层次(D))=0.029/(1.2773+1.5467)=0.0103

　　GainRatio(学生)=Gain(学生)/(SplitInfo(D)+SplitInfo_学生(D))=0.151/(1.2773+1)=0.0663

　　GainRatio(信用等级)=Gain(信用等级)/(SplitInfo(D)+SplitInfo_信用等级(D))=0.058/(1.2773+0.9852)=0.0256