熵是描述随机变量不确定性的度量,信息熵越大表示信息越混乱分散,纯度越低。条件熵表示在已知某条件下另一变量的不确定性。信息增益则是衡量使用某特征划分数据集前后熵的差值,用于评估特征对样本集合划分效果的好坏,在决策树算法中常用于特征选择。 熵、条件熵与信...
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) ...
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...
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,...
所以,信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。 他的计算公式是:H(x)=E[I(xi)]=E[ log(1/p(xi)) ]=...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。
一.熵、条件熵、信息增益 熵(entropy) 熵表示随机变量不确定性的度量。 熵(entropy)定义 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 ...
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 = 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): 1 - 0.103 = 0.897 所以我们可以得出我们在知道了身高这个信息之后,信息增益是0.897...
信息量 (167条消息) 数据挖掘经典十大算法_对基本概念的理解_敷衍zgf的博客-CSDN博客 数据挖掘算法系列_信息量和信息熵_哔哩哔哩_bilibili 信息量:具体事件发生时, 所带来的 信息价值 对数关联: 加法运算 《=》…