决策树中信息增益的代码实现
时间: 2023-09-18 21:05:57 浏览: 74
决策树中信息增益的代码实现可以参考以下步骤:
1. 首先,需要计算数据集的熵。熵可以通过以下公式计算:
![熵公式](https://latex.codecogs.com/png.latex?Entropy%28D%29%20%3D%20-%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5E%7Bn%7D%20%5Cleft%20%28%20%5Cfrac%7Bcount%28C_i%29%7D%7B%7CD%7C%7D%20%5Cright%20%29%20%5Clog_2%20%5Cleft%20%28%20%5Cfrac%7Bcount%28C_i%29%7D%7B%7CD%7C%7D%20%5Cright%20%29)
其中,D表示数据集,n表示类别的数量,count(Ci)表示属于类别Ci的样本数量。
2. 接下来,需要计算每个特征的信息增益。信息增益可以通过以下公式计算:
![信息增益公式](https://latex.codecogs.com/png.latex?Gain%28A%29%20%3D%20Entropy%28D%29%20-%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5E%7Bm%7D%20%5Cleft%20%28%20%5Cfrac%7B%7CD_i%7C%7D%7B%7CD%7C%7D%20%5Cright%20%29%20%5Ccdot%20Entropy%28D_i%29)
其中,A表示特征,m表示特征A的取值数量,Di表示特征A取值为i的样本集合。
3. 根据信息增益选择最大的特征作为划分节点。
以上是信息增益的代码实现的基本步骤,具体的代码实现可以根据具体的编程语言进行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [熵、信息增益----决策树原理分析、代码实现与绘图](https://blog.csdn.net/weixin_43479947/article/details/126779098)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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