Error(t)=1-max P(j|t),P(j|t)是类j在节点t的相对频率，用函数定义def _calcEntropy(self,y): 根据描述的指标用python写出计算熵的代码

以下是用Python实现计算熵的代码：

import math

def _calcEntropy(self, y):
    n_samples = len(y)
    unique_labels = set(y)
    entropy = 0.0
    for label in unique_labels:
        count = y.count(label)
        proportion = count / n_samples
        entropy -= proportion * math.log(proportion, 2)
    return entropy

其中，`y` 是一个长度为 `n_samples` 的标签列表，表示每个样本所属的类别。`unique_labels` 是 `y` 中出现过的所有类别。`count` 是某个类别在 `y` 中出现的次数，`proportion` 是该类别在 `y` 中出现的频率。最后，根据熵的定义公式，将每个类别的信息熵累加起来，得到最终的熵值 `entropy`，并将其返回。

相关问题

决策树是一种典型的分类算法，通过属性水平的不断分支来构造一棵层次树，决策树算法的一个关键是判断优先选择哪一个指标进行树的分支，可以使用一些指标的增益来进行判断，下面列出了常用的三种指标： （1）熵 p( j | t) 是类j在节点t的相对频率 （2）Gini系数 （3）误分率 根据上面三种指数的定义，在DecisionTree.py中补充相关代码，分别使用三种指标对给出的测试数据计算其分类结果，请调试通过并运行获取结果。 （1）按照熵指数的定义，实现熵的计算函数。（2）按照Gini系数的定义，实现其计算函数。 （3）按照误分率的定义，实现其计算函数。用python写出上面三个题

(1) 熵的计算函数：

import math

def calc_entropy(data_set):
    num_entries = len(data_set)
    label_counts = {}
    for feat_vec in data_set:
        current_label = feat_vec[-1]
        if current_label not in label_counts.keys():
            label_counts[current_label] = 0
        label_counts[current_label] += 1
    entropy = 0.0
    for key in label_counts:
        prob = float(label_counts[key]) / num_entries
        entropy -= prob * math.log(prob, 2)
    return entropy

(2) Gini系数的计算函数：

def calc_gini(data_set):
    num_entries = len(data_set)
    label_counts = {}
    for feat_vec in data_set:
        current_label = feat_vec[-1]
        if current_label not in label_counts.keys():
            label_counts[current_label] = 0
        label_counts[current_label] += 1
    gini = 1.0
    for key in label_counts:
        prob = float(label_counts[key]) / num_entries
        gini -= prob * prob
    return gini

(3) 误分率的计算函数：

def calc_error(data_set):
    num_entries = len(data_set)
    label_counts = {}
    for feat_vec in data_set:
        current_label = feat_vec[-1]
        if current_label not in label_counts.keys():
            label_counts[current_label] = 0
        label_counts[current_label] += 1
    majority = max(label_counts.values())
    return (num_entries - majority) / float(num_entries)

其中，`data_set`是测试数据集，每个样本的最后一个元素为标签。在使用这些函数时，需要将数据集按照某个属性分割为子数据集，然后计算其熵、Gini系数或误分率，再将结果加权平均即可得到分割后的指标值。具体实现可以参考决策树算法的代码。