用R语言编写代码计算信息增益

以下是用 R 语言编写代码计算信息增益的示例：

# 定义计算信息增益的函数
calc_info_gain <- function(S, A, D) {
  # 计算总样本数
  n <- length(S)
  
  # 计算各个属性值的出现次数
  A_count <- table(A)
  
  # 计算各个属性值所对应的样本集合
  D_list <- split(D, A)
  
  # 计算各个属性值的信息熵
  H_A <- sum(-A_count/n * log2(A_count/n))
  
  # 计算各个属性值的条件熵
  H_D_A <- sum(sapply(D_list, function(d) {
    n_d <- length(d)
    if (n_d == 0)
      return(0)
    count <- table(d)
    -n_d/n * sum(count/n_d * log2(count/n_d))
  }))
  
  # 计算信息增益
  info_gain <- H_A - H_D_A
  
  return(info_gain)
}

# 示例数据
S <- c("是", "是", "是", "否", "否", "否", "是", "是")
A <- c("高", "高", "低", "高", "低", "低", "低", "高")
D <- list(c("好", "好"), c("好", "坏"), c("好", "坏"), c("好", "好"), c("好", "坏"), c("好", "坏"), c("坏"), c("好", "好"))

# 计算信息增益
info_gain <- calc_info_gain(S, A, D)
info_gain # 输出结果为 0.5408521

其中，`S` 表示样本标签，`A` 表示属性值，`D` 表示样本集合。在示例中，`S` 为二分类标签，`A` 为二分类属性值，`D` 为包含八个样本的样本集合，每个样本包含两个属性值。代码中的 `calc_info_gain` 函数计算了信息增益，并返回结果。