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 ...

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 ...

ID3、C4.5和CART三种经典的决策树模型分别使用了信息增益、信息增益比和基尼指数作为选择最优的划分属性的准则来构建决策树。以分类树来说，构建决策树的过程就是从根节点(整个数据集)向下进行节点分裂(划分数据子集)的过程，每次划分需要让分裂后的每个子集内部尽可能包含同一类样本。信息增益和信息增益 ...

就是一个map的过程。C4.5分类树就是决策树算法中最流行的一种。下面给出一个数据集作为算法例子的基础， ...

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 ...

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 ...

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 ...