一、信息熵 (1)H(Y)=∑i=1nyilogyi 单纯的Y的信息混乱程度 二、条件熵 (2)H(Y|X)=∑i=1nP(X=xi)H(Y|X=xi)=−∑i=1nP(X=xi)∑j=1nP(Y|X=xi)logP(Y|X=xi)=−∑i=1n∑j=1nP(Y,X=xi)logP(Y|X=xi) ...
1、熵、条件熵与信息增益 (1)熵(entropy) (2)条件熵(conditional entropy) (3)信息增益(information gain) 2、信息增益算法实现流程 2、数据集以及每个特征信息增益的计算 2.1贷款申请样本数据表 &nbs... 信息、信息熵、条件熵、信息增益、信息增益率、GINI指数、交叉熵、相对熵 ...
信息增益就是ID3算法的特征选择指标。信息增益的 = 熵 - 条件熵,在这里就是类别信息熵 - 属性信息熵,它表示的是信息不确定性减少的程度。如果一个属性的信息增益越大,就表示用这个属性进行样本划分可以更好的减少划分后样本的不确定性,当然,选择该属性就可以更快更好地完成我们的分类目标。 Gain(天气) = Ent(...
信息熵条件熵信息增益 一、信息熵: 信息熵(Entropy)是描述系统复杂程度的概念。它是由美国数学家弗里德曼(Claude Shannon)提出的,又称熵,英文叫information entropy,代表着未知系统的不确定性,越大表示系统的不确定性越大,即信息量越大。 信息熵的正式定义为: 设X是取有限个值的离散型随机变量,其概率分布为p1,...
一、信息熵 1. 信息熵提出背景 我们生活在一个信息爆炸的时代,从信息学的角度来说,人类进步的本质就是不断的打破信息的不对称性。我们讨厌不确定性,我们一生都在试图将所有的...
信息量、熵、最大熵、联合熵、条件熵、相对熵、互信息,信息增益 1 信息量 信息量是用来衡量一个事件的不确定性的;一个事件发生的概率越大,不确定性越小,则它所携带的信息量就越小。 假设X是一个离散型随机变量,其取值集合为X ,概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X,我们定义事件X=x0的信息量为: 当p...
则可以得出条件熵为: 7/120.178+2/120+3/12*0 = 0.103 信息增益 信息增益 = 信息熵 - 条件熵 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 上面例子的得知身高信息后,信息增益为(我们知道信息熵与条件熵相减就是我们的信息增益): ...
条件熵:结果出来之前, 对 给定条件下 可能发生事件的信息量的 期望(该变量 最有可能的 取值) example => 信息熵 =》条件熵 信息增益 信息熵:随机变量的复杂度(不确定度) vs 条件熵:在某一条件下, 随机变量的复杂度 =》信息增益: 某一条件下, 信息复杂度 减少的程度 =》决策树:branch的选择 from 多个特...
本文用过图解的方式并结合实际案例的方式讲述了决策树的基本原理,主要包含信息熵、条件熵与信息增益的概念与计算方式,以及如何选择各个决策节点(即:选择信息增益最大的特征)。 想要PDF文档的小伙伴,通过关注GZH:阿旭算法与机器学习,回复:“决策树”即可获取。
而信息熵就是所有可能发生的事件的信息量的期望: H(Y)=−∑i=1NP(yi)logP(yi) H(Y)表达了Y事件发生的不确定度。 条件熵 条件熵:表示在X给定条件下,Y的条件概率分布的熵对X的数学期望。其数学推导如下: H(Y|X)=∑x∈XP(x)H(Y|X=x)=−∑x∈XP(x)∑y∈YP(y|x)logP(y|x)=...