決策樹構建中節點的選擇靠的就是信息增益了。 信息增益是一種有效的特征選擇方法，理解起來很簡單：增益嘛，肯定是有無這個特征對分類問題的影響的大小，這個特征存在的話，會對分類系統帶來多少信息量，缺了他行不行？ 既然是個增益，就是個差了，減法計算一下，誰減去誰呢？ 這里就用到了信息熵的概念，放到 ...

信息增益是隨機森林算法里面的一個很重要的算法，因為我們在選擇節點的特征項的時候，就要通過信息增益或者是信息增益率來選擇。這里先理解信息增益。 什么是信息增益呢？信息增益（Kullback–Leibler divergence）又稱information divergence ...

參考自：Andrew Moore: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials 參考文檔見：AndrewMoore_InformationGain.pdf 1、 信息熵：H(X) 描述X攜帶的信息量。 信息量越大（值變化越多），則越不確定，越不容易被預測 ...

離散特征信息增益計算 數據來自《.統計學習方法——李航》5.2.1節中貸款申請樣本數據表 利用pandas的value_counts()，快速計算 refference：python詳細步驟計算信息增益 ...

決策樹 是表示基於特征對實例進行分類的樹形結構 從給定的訓練數據集中，依據特征選擇的准則，遞歸的選擇最優划分特征，並根據此特征將訓練數據進行分割，使得各子數據集有 ...

上數據挖掘課的時候算過GINI指數，在尋找降維算法的時候突然看到了信息增益算法，突然發現信息增益算法和課上算的GINI指數很相似，於是就用在這次文本分類實驗當中。總的來說信息增益算法是為了求特征t對於分類的貢獻大小。貢獻大則稱信息增益大、貢獻小信息增益小。文本分類自然是找那些對分類貢獻大的詞匯 ...

一：基礎知識 1：個體信息量 　　-long2pi 2：平均信息量（熵） 　　Info(D)=-Σi=1...n(pilog2pi) 　　比如我們將一個立方體A拋向空中，記落地時着地的面為f1，f1的取值為{1,2,3,4,5,6}，f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log ...

故事從一條小學數學題說起 "爸爸,熊貓為什么是3個不是11個" "寶貝,你還沒學二進制好嗎....." 以上故事純屬虛構,真實的對話其實是這樣的 "爸爸, 為什么3比4小" "寶貝，數一 ...