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...
熵在信息论中被用来度量信息量,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。在决策树中,用熵来表示样本集的不纯度,如果某个样本集合中只有一个类别,其确定性最高,熵为0;反之,熵...
信息增益 = 信息熵 - 条件熵=0.6518-0.5465=0.1053 也就是说,引入了湿度humidity这个变量之后,就使得是否打球这个变量的信息量就从0.6518减小到了0.5465 信息量是描述变量的不确定性的,值越大,就表示这个事件越不确定 因此,湿度这个变量的引进,使得这种不确定性降低了,有利于做决定 信息增益常用于决策树的构建,和...
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们可以看出其实信息熵就是信息的期望值,所以我们可知,信息熵越小,信息的纯度越高,也就是信息越少,在分类领域来讲就是里面包含的类别越少,所以我们可以得出,与初始信息熵的差越大分类效果越好。
熵和信息增益 一、熵(Entropy) 二、条件熵(Conditional Entropy) 三、联合熵(Joint Entropy) 四、相对熵(Relative Entropy) 4.1 相对熵的性质 五、交叉熵(Cross Entropy) 六、相对熵、交叉熵和熵的关系 七、信息增益(Information Gain) 八、信息增益比(Information Gain Ratio) ...
信息熵(information entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合 中第 类样本所占的比例为 ,则 的信息熵定义为 的值越小,则 的纯度越高。 信息增益(information gain):假设离散属性a有V个可能取值,若使用a对样本集D进行划分,则会产生V个分支结点,其中第v个分支结点包含D中所有在属性a上取值...
1、信息 这个是熵和信息增益的基础概念,我觉得对于这个概念的理解更应该把他认为是一用名称,就比如‘鸡‘(加引号意思是说这个是名称)是用来修饰鸡(没加引号是说存在的动物即鸡),‘狗’是用来修饰狗的,但是假如在鸡还未被命名为'鸡'的时候,鸡被命名为‘狗’,狗未被命名为‘狗’的时候,狗被命名为'鸡',那...
本文将介绍信息熵和信息增益的计算方法,帮助读者理解并应用于数据分析和机器学习中。 1. 信息熵的计算方法 信息熵是衡量数据集纯度的指标,也可以理解为数据集的不确定性度量。如果一个数据集中的样本均匀分布在各个类别中,那么数据集的纯度较低,不确定性较高,信息熵也相应较高。 信息熵的计算方法如下: 需要计算...
信息熵和信息增益 信息熵代表信息量大小,衡量信息的多样性,eg:如果全是1,则信息很少,信息熵比较小。如果一半是0,一半是1,那么信息熵就比较大。 公式如下: 参考文献 http://blog.csdn.net/xiaoyu714543065/article/details/8523820