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...
信息增益是衡量使用某个特征划分数据集所能获得的收益大小。在决策树算法的训练过程中,通常从根节点开始,递归地选取当前节点分支出去的最优特征,以此构建一棵子树。进行特征选择时,通常会计算每个候选特征的信息增益,选取其中信息增益最大的特征作为当前节点的分裂标准。 2.信息增益计算公式 信息增益的计算涉及到熵的概...
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...
信息增益率，是一个数学名词，一种增益率，计算公式为：Gain-ratio=Gain（A）/I。信息增益率计算公式：Gain-ratio=Gain（A）/I G（A）即 Gain (S , A )= E (S )–E (S , A )如图3所示：属性A有五个取值，每个取值对应一个实例，则 I （1,1,1,1,1）=-1/5*log(1,5)*5 即：信息增益率...
信息增益是基于信息论的概念而提出的,信息论是研究信息的度量、编码和传输的数学理论。在信息论中,信息的度量单位被定义为“比特”(bit),表示最小的信息单位。而信息增益则是表示使用一个特征对于减少不确定性所能提供的信息量。 在分类问题中,我们常常需要选择一个最具有区分性的特征来进行决策。而信息增益是衡量...
信息增益:以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可以表示样本集合的不确定性,熵越大,样本的不确定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值来衡量使用当前特征对于样本集合D划分效果的好坏。 信息增益 = entroy(前) - entroy(后) 注:信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息熵减少的程度 ...
信息增益为: 五、小结 上面给大家介绍了信息论中的信息增益的计算方法。通俗而言,利用信息增益可以衡量在引入一个变量之后,原有变量不确定性减少的程度。信息增益越高,表示新引入的变量效果越好。信息增益可以帮助我们了解各个因子是否有效,也可以用来衡量机器学习中的各个特征的重要性。还有更多的用法,大家可以自己去探...
在特征选择和决策树算法中,信息增益被广泛应用于选择最优的特征,以提高分类模型的性能。 信息增益的概念源自于信息论中的熵和条件熵。熵是表示数据的不确定性的度量,而条件熵是在给定某个特征的情况下,数据的不确定性。信息增益则是用条件熵减去熵来衡量特征对于分类结果的贡献程度。 在理解信息增益之前,我们先来...
通俗来说,一句话、一段视频、一本书统统都可以称为信息。有的信息很干,我们就说它的“信息增益”大,而有的很水,那么就是“信息增益”小。 1 选择朋友 举个例子吧,比如因为工作原因,我新结识了一位小伙伴,现在想判断他是否值得交往,也就是想做一个“选择朋友”的决策。我择友的标准是“好人”,但是好坏不会...