信息增益率matlab实现

信息增益率（IGR, Information Gain Ratio）是一种用于特征选择的度量方法，它考虑了特征对分类任务的纯化能力以及该特征的熵贡献。在MATLAB中实现信息增益率，通常需要计算熵、条件熵和信息增益，然后取其比值作为特征的重要性评分。

以下是简单的步骤：

1. 导入所需的数据集并处理数据。

data = readtable('your_dataset.csv');
X = data(:, 1:end-1); % 特征
Y = data(:, end);   % 目标变量

2. 计算未分类数据的总熵（Entropy of the complete set）。

num_classes = unique(Y);
total_entropy = -sum([freq(Y) .* log2(freq(Y))], 2);

3. 对于每个特征，计算去除该特征后的各类别数据的熵，求出条件熵（Entropy given feature）。

entropy_given_feature = zeros(size(X, 2), length(num_classes));
for i = 1:size(X, 2)
    for j = 1:length(num_classes)
        class_data = X(find(Y == num_classes(j)), i);
        if ~isempty(class_data)
            class_freq = freq(class_data);
            entropy_given_feature(i, j) = -sum(class_freq .* log2(class_freq));
        end
    end
end

4. 计算信息增益（Gain），即总熵减去条件熵。

information_gain = total_entropy - sum(entropy_given_feature, 2);

5. 最后，计算信息增益率（IGR），即信息增益除以特征的熵。

information_gain_ratio = information_gain ./ entropy_given_feature;

6. 可以根据`information_gain_ratio`排序特征，选择IGR较高的特征作为重要特征。