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,...
特征选择,熵,条件熵,信息增益 特征选择 例子 熵 条件熵 信息增益 例子 特征选择 特征选择是在于选取能够提高分类器学习效率的特征。对于没有分类能力的特征,经验上扔掉这样的特征对最终的分类结果并没有什么大影响。 通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比 例子 上表是有15个样本组成的贷款申请训练数据,数据包含...
熵越大代表随机变量的不确定性就越大。 条件熵(conditional entropy) 条件熵定义 当熵和条件熵中的概率由数据估计(特别是极大似然估计)得到时,所对应的熵与条件熵分别称为经验熵(empirical entropy)和经验条件熵(empirical conditional entropy)。 经验条件熵就是在某一条件约束下的经验熵。 信息增益(information gai...
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...
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) ...
条件熵:结果出来之前, 对给定条件下 可能发生事件的信息量的 期望(该变量 最有可能的 取值) example => 信息熵 =》条件熵 信息增益 信息熵:随机变量的复杂度(不确定度) vs 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 ...
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...
信息增益描述了一个特征带来的信息量的多少,往往用于特征选择 信息增益 = 信息熵 - 条件熵 一个特征往往会使一个随机变量Y的信息量减少,减少的部分就是信息增益 一个例子 如...
信息增益描述了一个特征带来的信息量的多少,往往用于特征选择 信息增益 = 信息熵 - 条件熵 一个特征往往会使一个随机变量Y的信息量减少,减少的部分就是信息增益 一个例子 如图所示,目标值是:playtennis,也就是是否打球 有四个特征:天气、温度、湿度、风 信息熵 信息熵的公式: H(X)=−∑i=1np(xi)logp(...
信息增益 信息熵减去条件熵,表示此条件对于信息熵减少的程度,即可以对信息的判断减少多少不确定性,数值越大,表示某个条件熵对信息熵减少程序越大,也就是说,这个属性对于信息的判断起到的作用越大。属性A的信息增益的计算公式为: