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: 其中:V表示...
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: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 多个特征值 (特征值 选择的标准) example: =》信息熵 =》条件熵 =》信息增益 ID3算法 (167条消息) 数据挖掘经典十大算法_ID3算法_数据挖掘id3_敷衍zgf的博客-CSDN博客 数据挖掘算法系...
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。
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)=−∑x∈X∑y∈YP(x,y)logP(y|x) 「条件熵H(Y|X)表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性」。注意一下,条件熵中X...