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Python决策树之基于信息增益的特征选择示例
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文件大小: 59kb
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上传时间: 2020-12-24
详细说明：本文实例讲述了Python决策树之基于信息增益的特征选择。分享给大家供大家参考，具体如下：
基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decision tree)分类算法中用到的特征选取。该特征选择的方法是通过计算每个特征值划分数据集获得信息增益，通过比较信息增益的大小选取合适的特征值。
一、定义
1.1 熵
信息的期望值，可理解为数据集的无序度，熵的值越大，表示数据越无序，公式如下：
其中H表示该数据集的熵值， pi表示类别i的概率， 若所有数据集只有一个类别，那么pi=1，H=0。因此H=0为熵的最小值，表示该数据集完全有序。
1.2 信息增益
熵的减少或者是数据无序度的减少。
二、
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