机器学习（二）-信息熵，条件熵，信息增益，信息增益比，基尼系数
一、信息熵的简介 2.1 信息的概念 信息是用来消除随机不确定性的东西。对于机器学习中的决策树而言，如果待分类的事物集合可以划分为多个类别当中，则第k类的信息可以定义如下： 2.2 信息熵概念 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 ...
原文：[机器学习]信息&熵&信息增益
关于对信息 熵 信息增益是信息论里的概念，是对数据处理的量化，这几个概念主要是在决策树里用到的概念，因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择，这几个概念比较抽象，我也花了好长时间去理解 自己认为的理解 ,废话不多说，接下来开始对这几个概念解释，防止自己忘记的同时，望对其他人有个借鉴的作用，如有错误还请指出。 信息 这个是熵和信息增益的基础概念，我觉得对于这个概念的理解更应该把他认为是一用名 ...
2015-06-16 21:08 1 27398 推荐指数：
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《机器学习(周志华)》笔记--决策树（2）--划分选择：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数
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信息熵与信息增益
1.信息熵：信息熵就是指不确定性，熵越大，不确定性越大 2.关于信息增益： 信息增益是针对一个一个的特征而言的，就是看一个特征t，系统有它和没它的时候信息量各是多少，两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量，即增益。系统含有特征t的时候信息量很好计算，就是刚才的式子，它表示的是包含 ...
信息熵、信息增益、信息增益率、gini、woe、iv、VIF
整理一下这几个量的计算公式，便于记忆 采用信息增益率可以解决ID3算法中存在的问题，因此将采用信息增益率作为判定划分属性好坏的方法称为C4.5。需要注意的是，增益率准则对属性取值较少的时候会有偏好，为了解决这个问题，C4.5并不是直接选择增益率最大的属性作为划分属性，而是之前 ...
决策树(一)：原理&熵&条件熵&信息增益
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信息熵(Entropy)、信息增益(Information Gain)
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 ...
信息增益算法
了。。。 在信息增益算法当中关键要求的是条件熵，即固定特征t之后系统的熵，公式如下 代码如下 ...
信息增益
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