这表明信息熵越高,数据集越不纯。 2. 信息增益(Information Gain) 信息增益衡量的是通过某个特征对数据集进行划分后,数据纯度的提升程度。它是决策树划分特征的关键指标之一。 公式: IG(D,A)=H(D)−∑v∈Values(A)|Dv||D|H(Dv) 其中: - H(D):划分前数据集 D 的信息熵。 - A:用于划分的特征...
可以看到,在概率为0.5的时候,信息熵是最大的,为1。 我们可以把信息熵理解为“不确定性”,当概率为0.5时,比如抛硬币,出现正反两面的概率都是0.5,所以这个事件的不确定性是最大的;当一个事件发生的概率为0或1的时候,那这个事件就是必然事件了,不确定性为0,所以信息熵最低,为0。 信息增益 假定离散属性a有V...
决策树在概念上非常简单,就是根据数据特征构建一个树状结构,但构建树的过程中分叉节点选择哪个特征却暗藏玄机,特征选择也最终决定了树的好坏,接下来我们通过两篇文章来揭示其中的奥秘,本篇是第一篇:让我们先来看一下信息熵和信息增益的概念。
ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例。 为了实现ID3算法我们还需要了解这个高富帅提出的三个概念:信息、信息熵和信息增益。 ID3算法 并且由上面的公式我...
信息增益是指在已知某个特征的情况下,选择该特征作为划分标准能够带来的信息熵减少量。在决策树算法中,根据特征的信息增益来选择最优划分属性。 信息增益的计算公式为: IG(X) = H(Y) - ∑(P(X=x) * H(Y|X=x)) 其中,IG(X)表示特征X的信息增益,H(Y)表示分类结果Y的信息熵,P(X=x)表示特征X取值为...
六、如何计算信息增益率 学习目的:在决策树中,处理分支的方法是基于信息熵、信息增益、信息增益率、基尼系数、基尼系数增益、基尼系数增益率这些基础知识的。为决策树分支处理计算做铺垫。 大家先了解和掌握这些基础概念和计算方法,在正式构建决策树时会讲述这些知识的用途和意义。兵马未动,粮草先行,先压制一下好奇心。
信息熵是一种度量信息不确定性的方法。在信息论中,熵被用来度量信息量,熵越大,所含的有用信息越多,其不确定性就越大;而熵越小,有用信息越少,确定性越大。例如“太阳东升西落”这句话非常确定,是常识,其含有的信息量很少,所以熵的值就很小。 信息增益则是机器学习中分类的概念,特别是决策树算法中的一个...
信息熵与信息增益(IE, Information Entropy; IG, Information Gain) 信息增益是机器学习中特征选择的关键指标,而学习信息增益前,需要先了解信息熵和条件熵这两个重要概念。 信息熵(信息量) 信息熵的意思就是一个变量i(就是这里的类别)可能的变化越多(只和值的种类多少以及发生概率有关,反而跟变量具体的取值没有...
1.信息熵:信息熵就是指不确定性,熵越大,不确定性越大 2.关于信息增益: 信息增益是针对一个一个的特征而言的,就是看一个特征t,系统有它和没它的时候信息量各是多少,两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量,即增益。系统含有特征t的时候信息量很好计算,就是刚才的式子,它表示的是包含所有特征时系统的信息...
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...