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) 在X的条件下,Y的信息混乱程度 三、信息增益 (3
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,...
决策树中的信息熵、条件熵、信息增益计算公式 信息熵用于度量信息的不确定性程度。其计算公式为H(X)= - Σp(xi)log₂p(xi) 。这里的X代表随机变量 。xi是随机变量X的取值 。p(xi)表示取值xi出现的概率 。例如掷骰子，每个点数出现概率为1/6 。计算骰子结果的信息熵就可代入上述公式 。信息熵值越大 ，...
信息增益就是ID3算法的特征选择指标。信息增益的 = 熵 - 条件熵,在这里就是类别信息熵 - 属性信息熵,它表示的是信息不确定性减少的程度。如果一个属性的信息增益越大,就表示用这个属性进行样本划分可以更好的减少划分后样本的不确定性,当然,选择该属性就可以更快更好地完成我们的分类目标。
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信息熵、条件熵与信息增益的通俗理解如下：信息熵： 定义：信息熵是衡量事件发生的概率大小所蕴含的信息量。简单来说，一个事件发生的概率越小，它所蕴含的信息量就越大。 示例：比如，女性怀孕的信息量比男性怀孕的信息量更大，因为男性怀孕的概率几乎为零，所以其蕴含的信息量极大。 计算公式：，其中...
条件熵是在给定条件下对信息熵的重新度量 。信息增益通过信息熵与条件熵的差值得出 。抛硬币正面朝上的信息量与概率相关 。天气状况的信息熵取决于不同天气的概率 。已知季节条件下天气的条件熵有新变化 。以季节为条件对天气信息的增益可计算 。信息量为判断事件提供了量化依据 。信息熵帮助分析数据集合的混乱程度 ...
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 ...
同理，当X=不高时，条件熵同样为1。因此，条件熵的计算公式为：\( H(Y|X) = \sum_{x \in X} P(X=x) \cdot H(Y|x) \)。信息增益是决策树算法选择属性的重要度量，其计算公式是：\(IG(X,Y) = H(Y) - H(Y|X) \)。它表示使用属性X进行划分后，随机变量Y的不确定性减少的...