for example in dataset: # 当前样本的标签值是该列表的最后一个元素 currentLabel = example[-1] # 统计每个标签出现了几次,正负样本 if currentLabel not in labelCnt.keys(): labelCnt[currentLabel] = 0 labelCnt[currentLabel] += 1 entropy = 0.
时间: 2024-02-14 07:29:34 浏览: 18
这段代码是用来计算数据集中标签的熵(entropy)。首先,通过一个循环遍历数据集中的每个样本。然后,获取当前样本的标签值,即列表的最后一个元素。接下来,使用一个字典(labelCnt)来统计每个标签出现的次数,包括正样本和负样本。如果当前标签不在字典中,则将其加入字典并初始化计数为0,然后对该标签的计数加1。最后,根据统计结果计算数据集的熵,并将结果保存在变量entropy中。
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翻译成Java代码 def calcShannonEnt(dataSet): #返回数据集行数 numEntries=len(dataSet) #保存每个标签(label)出现次数的字典 labelCounts={} #对每组特征向量进行统计 for featVec in dataSet: currentLabel=featVec[-1] #提取标签信息 if currentLabel not in labelCounts.keys(): #如果标签没有放入统计次数的字典,添加进去 labelCounts[currentLabel]=0 labelCounts[currentLabel]+=1 #label计数 shannonEnt=0.0 #经验熵 #计算经验熵 for key in labelCounts: prob=float(labelCounts[key])/numEntries #选择该标签的概率 shannonEnt-=prob*log(prob,2) #利用公式计算 return shannonEnt #返回经验熵
以下是翻译成Java代码的结果:
```
public static double calcShannonEnt(ArrayList<ArrayList<String>> dataSet) {
// 返回数据集行数
int numEntries = dataSet.size();
// 保存每个标签(label)出现次数的字典
Map<String, Integer> labelCounts = new HashMap<String, Integer>();
// 对每组特征向量进行统计
for (ArrayList<String> featVec : dataSet) {
String currentLabel = featVec.get(featVec.size() - 1); // 提取标签信息
if (!labelCounts.containsKey(currentLabel)) { // 如果标签没有放入统计次数的字典,添加进去
labelCounts.put(currentLabel, 0);
}
labelCounts.put(currentLabel, labelCounts.get(currentLabel) + 1); // label计数
}
double shannonEnt = 0.0; // 经验熵
// 计算经验熵
for (String key : labelCounts.keySet()) {
double prob = (double) labelCounts.get(key) / numEntries; // 选择该标签的概率
shannonEnt -= prob * log(prob, 2); // 利用公式计算
}
return shannonEnt; // 返回经验熵
}
private static double log(double value, int base) {
return Math.log(value) / Math.log(base);
}
```
这是一个计算数据集经验熵的函数,输入参数为一个包含数据的二维ArrayList对象。函数首先计算数据集中不同标签出现的次数,然后根据公式计算经验熵并返回结果。
def shannonEnt(dataSet): len_dataSet = len(dataSet) # 得到数据集的行数 labelCounts = {} # 创建一个字典,用于计算,每个属性值出现的次数 shannonEnt = 0.0 # 令香农熵初始值为0 for element in dataSet: # 对每一条数据进行逐条分析 currentLabel = element[-1] # 提取属性值信息 if currentLabel not in labelCounts.keys(): # 以属性名作为labelCounts这个字典的key labelCounts[currentLabel] = 0 # 设定字典的初始value为0 labelCounts[currentLabel] += 1 # value值逐渐加一,达到统计标签出现次数的作用 for key in labelCounts: # 遍历字典的key proportion = float(labelCounts[key])/len_dataSet shannonEnt -= proportion*log(proportion, 2) # 根据公式得到香农熵 # print('属性值出现的次数结果:{}'.format(labelCounts)) # print('活动的信息熵为:{}'.format(shannonEnt)) return shannonEnt def splitDataSet(dataSet, i, value): splitDataSet = [] # 创建一个列表,用于存放 划分后的数据集 for example in dataSet: # 遍历给定的数据集 if example[i] == value: splitExample = example[:i] splitExample.extend(example[i+1:]) splitDataSet.append(splitExample) # 去掉i属性这一列,生成新的数据集,即划分的数据集 return splitDataSet # 得到划分的数据集。详细解释这段代码
这段代码实现了决策树算法中的信息增益计算和数据集划分。其中,函数shannonEnt(dataSet)计算给定数据集的香农熵,即数据集的不确定性;函数splitDataSet(dataSet, i, value)根据给定的属性i和属性值value将数据集划分成子集。
具体解释如下:
- 在shannonEnt(dataSet)函数中,首先统计数据集中每个类别标签(即最后一列)出现的次数,将其存储在字典labelCounts中。接着,对于每个类别标签,计算其在数据集中出现的频率proportion,并根据香农熵的公式计算其贡献:proportion*log(proportion, 2)。最后,将所有类别标签的贡献相加并取相反数,得到数据集的香农熵。
- 在splitDataSet(dataSet, i, value)函数中,遍历给定的数据集,对于每一条数据example,如果其第i个属性值等于给定的value,就将其去掉第i个属性,生成新的数据集splitDataSet。最后返回划分后的数据集。
这两个函数是决策树算法中的基础,用于计算信息增益和进行数据集划分。