def calculate_importance(data, feature_index): unique_values = np.unique(data[:, feature_index]) # 属性取值的唯一值 importance = 0 for value in unique_values: subset = data[data[:

feature_index]]
count = np.sum(subset[:, feature_index] == value)
proportion = count / len(data)
importance += -proportion * np.log2(proportion)
return importance

这是一个计算给定数据集中某个特征的重要性的函数。它首先获取该特征的唯一值集合，然后遍历每个唯一值，计算该值在数据集中的比例，并根据比例计算重要性。最后将各个唯一值的重要性求和并返回。

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def calculate_importance(data, feature_index): unique_values = np.unique(data[:, feature_index]) # 属性取值的唯一值 importance = 0 for value in unique_values: subset = data[data[:, feature_index] == value] decision_subset = subset[:, decision_attribute_index] decision_unique_values = np.unique(decision_subset) if len(decision_unique_values) == 1: # 决策属性取值唯一，即完全正确分类 importance += subset.shape[0] # 子集样本数 return importance

这段代码是一个函数`calculate_importance`，它用于计算给定数据集中某个特征的重要性。函数的输入参数包括一个数据集`data`和一个特征索引`feature_index`。

在函数内部，首先通过`np.unique`函数获取特征取值的唯一值列表。接下来，通过循环遍历每个特征取值，并将数据集根据特征取值进行划分，得到子集`subset`。然后，从子集中获取决策属性，并使用`np.unique`函数获取决策属性的唯一取值列表。

如果决策属性的唯一取值列表长度为1，说明子集完全正确分类，此时将子集样本数累加到重要性变量`importance`中。

最后，返回计算得到的重要性值。

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