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...
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。
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...
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...
ID3算法(Iterative Dichotomiser 3,迭代二叉树3代)是一种贪心算法,用来构造决策树。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。
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。
1 信息熵 2 信息增益(ID3) 2.1 举例 3 信息增益率(C4.5) 4 基尼系数(CART) 1 信息熵 信息是个很抽象的概念。人们常常说信息很多,或者信息较少,但却很难说清楚信息到底有多少。比如一本五十万字的中文书到底有多少信息量。 比如在一个样本集合D中,其可以划分为k类样本,而且每一类所占的比例为pk(k=1,2...
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,...
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...
2.2 信息熵概念 信息熵是用来度量不确定性,当熵越大,k的不确定性越大,反之越小。假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk(k=1,2,...,|y|),则D的信息熵定义为: 信息增益在决策树算法中是用来选择特征的指标,信息增益越大,则这个特征的选择性越好。同上,计算特征a对样本集D进行划分所获得的信息增益...