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
转载
2023-11-30 15:15:56
66阅读
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
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
转载
2023-10-12 23:41:32
145阅读
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
转载
2023-12-26 09:47:19
81阅读
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
转载
2023-12-19 19:38:59
43阅读
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
转载
2019-06-21 10:37:00
359阅读
2评论
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
866阅读
最近在学机器学习的相关内容，看到决策树这一块提到了信息增益等内容，在此做下笔记 信息&信息熵&信息增益 信息 所谓信息，引用香农的话，信息即消除不确定性的东西，十分形象 定义系统$X$，发生了事件$x_i$，其中$i∈{0，1，2，···，n}$ 则从事件$x_i$中可以得到的信息量为 \(I(x_ ...
转载
2021-09-20 18:39:00
468阅读
2评论
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: ...
转载
2021-07-22 05:19:00
81阅读
2评论
要理解信息增益，首先要明白熵是什么，开始很不理解熵，其实本质来看熵是一个度量值，这个值的大小能够很好的解释一些问题。 从二分类问题来看，可以看到，信息熵越是小的，说明分类越是偏斜（明确），可以理解为信息熵就是为了消除分类不确定性的，决策树本就是根据一个个问题的答案去尽可能明确的找出规律去告诉别人这条数据的类别，如果说类被均匀的分到两边，相当于你问别人，明天会小雨吗，别人告诉你可能会下可能不会小，这
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
130阅读
# 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
167阅读
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
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
转载
2023-11-10 23:17:31
60阅读
# 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
信息增益=信息熵-条件熵条件熵越小，意味着在此条件下，数据越纯粹。如果将记录id考虑到条件熵里的话，计算的信息增益是最大的。按规则应该选择记录id来分类。但是这样，对后来的新记录就预测不准确。这就是过拟合问题。此时就应选择信息增益率这个概念。信息增益率=信息增益/信息熵 gr(D,A)=g(D,A)/H(A)随机森林：决策树容易受到异常数据的影响。随机森例：采用少数服从多
转载
2023-07-14 09:44:02
229阅读
六、连续与缺失值1、连续值处理到目前为止我们仅讨论了基于离散属性来生成决策树，现实学习任务中常常遇到连续属性，有必要讨论如何在决策树学习中使用连续属性。我们将相邻的两个属性值的平均值作为候选点。基本思路：连续属性离散化。 常见做法：二分法（这正是C4.5决策树算法中采用的机制）。 对于连续属性a，我们可考察包括 n-1 个元素的候选划分集合（n 个属性值可形成 n-1 个候选点）： &nbs
转载
2023-10-05 07:12:36
328阅读
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g_2p(x)h(x)=−log2
原创
2022-10-31 16:07:29
407阅读
信息增益 先来定义"信息熵" (information entropy) , 它是度量样本集合纯度最常用的一
原创
2023-07-19 15:43:41
448阅读
