信息增益通过比较划分前后的信息熵,评估特征是否有效地降低了不确定性。 基尼系数直接用来选择特征,倾向于生成“较大类别占优”的分割,使数据纯度提高。 数学性质支持纯度的衡量: 信息熵的对数函数和基尼系数的平方函数都是凸函数,这使得它们对数据的混乱程度敏感。 这些指标在数值上明确反映了“纯度”和“混乱”的...
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。
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...
信息熵信息增益 信息熵是信息论中度量信息内容量的一种方法,用来衡量一个系统的不确定性或混乱程度。在机器学习和数据挖掘中,信息熵常用于衡量一个特征对于分类结果的不确定性。 信息熵定义为: H(X) = -∑(P(x) * log2(P(x))) 其中,H(X)表示随机变量X的信息熵,P(x)表示事件x发生的概率。 信息增益...
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为: ...
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...
在X的条件下,Y的信息混乱程度 三、信息增益 (3)Gain(Y,X)=H(Y)−H(Y|X) 「用另一个变量X对原变量Y分类后,原变量Y的不确定性减小(即熵值减小)。熵就是不确定性,不确定程度减少多少其实就是信息增益」 这就是信息增益Gain(Y,X)的由来。
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...