主要介绍了Python计算信息熵实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

计算信息熵的公式：n是类别数，p(xi)是第i类的概率 假设数据集有m行，即m个样本，每一行最后一列为该样本的标签，计算数据集信息熵的代码如下： from math import log def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) # 样本数 labelCounts = {} # 该数据集每个类别的频数 for featVec in dataSet: # 对每一行样本 currentLabel = feat

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

主动学习（Python） 如今，获取未标记的数据已经非常简单。 但是，获取标记数据确实是非常困难的任务。 主动学习是一个这样的框架，当您的数据有限而又需要更高的模型准确性时，该框架将为您提供帮助。 智能查询以识别信息最多的实例是主动学习的基本原理。 建立任何主动学习模型的关键因素是我们选择的确定性度量和我们应用的查询策略。 查询策略： 1.不确定性抽样 任何活跃的学习者在看到一组未标记的示例后，都会提取出最有用的示例，并提供相同的示例以进行标记。 首先，为每个示例计算衡量预测的有用性，然后根据