决策树构建中节点的选择靠的就是信息增益了。 信息增益是一种有效的特征选择方法，理解起来很简单：增益嘛，肯定是有无这个特征对分类问题的影响的大小，这个特征存在的话，会对分类系统带来多少信息量，缺了他行不行？ 既然是个增益，就是个差了，减法计算一下，谁减去谁呢？ 这里就用到了信息熵的概念，放到 ...

信息增益是随机森林算法里面的一个很重要的算法，因为我们在选择节点的特征项的时候，就要通过信息增益或者是信息增益率来选择。这里先理解信息增益。 什么是信息增益呢？信息增益（Kullback–Leibler divergence）又称information divergence ...

参考自：Andrew Moore: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials 参考文档见：AndrewMoore_InformationGain.pdf 1、 信息熵：H(X) 描述X携带的信息量。 信息量越大（值变化越多），则越不确定，越不容易被预测 ...

离散特征信息增益计算 数据来自《.统计学习方法——李航》5.2.1节中贷款申请样本数据表 利用pandas的value_counts()，快速计算 refference：python详细步骤计算信息增益 ...

决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有 ...

上数据挖掘课的时候算过GINI指数，在寻找降维算法的时候突然看到了信息增益算法，突然发现信息增益算法和课上算的GINI指数很相似，于是就用在这次文本分类实验当中。总的来说信息增益算法是为了求特征t对于分类的贡献大小。贡献大则称信息增益大、贡献小信息增益小。文本分类自然是找那些对分类贡献大的词汇 ...

一：基础知识 1：个体信息量 　　-long2pi 2：平均信息量（熵） 　　Info(D)=-Σi=1...n(pilog2pi) 　　比如我们将一个立方体A抛向空中，记落地时着地的面为f1，f1的取值为{1,2,3,4,5,6}，f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log ...

故事从一条小学数学题说起 "爸爸,熊猫为什么是3个不是11个" "宝贝,你还没学二进制好吗....." 以上故事纯属虚构,真实的对话其实是这样的 "爸爸, 为什么3比4小" "宝贝，数一 ...