计算属性income的信息增益
时间: 2024-06-12 20:09:48 浏览: 16
为了计算属性income的信息增益,我们需要知道income属性的取值和每个取值下的样本数量,以及income属性与其他属性的关系。请提供这些信息,以便我可以帮你计算信息增益。
相关问题:
1. 请问你想计算income属性的信息增益,是基于哪些其他属性的?
2. 你有income属性的取值和每个取值
相关问题
最优分箱,信息增益 代码
下面是一个使用信息增益进行最优分箱的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
def calculate_entropy(data):
# 计算数据集的熵
classes = np.unique(data)
entropy = 0
for c in classes:
p = len(data[data == c]) / len(data)
entropy -= p * np.log2(p)
return entropy
def calculate_information_gain(data, feature, target):
# 计算特征对目标变量的信息增益
feature_values = np.unique(data[feature])
entropy_total = calculate_entropy(data[target])
gain = 0
for value in feature_values:
subset = data[data[feature] == value]
entropy_subset = calculate_entropy(subset[target])
weight = len(subset) / len(data)
gain += weight * entropy_subset
information_gain = entropy_total - gain
return information_gain
def binning_optimal(data, feature, target, bins):
# 使用信息增益进行最优分箱
data_copy = data.copy()
data_copy['bucket'] = pd.qcut(data_copy[feature], bins)
grouped = data_copy.groupby('bucket', as_index=False)
aggregated = pd.DataFrame()
aggregated['min_value'] = grouped[feature].min()
aggregated['max_value'] = grouped[feature].max()
aggregated['count'] = grouped.size()
aggregated['total'] = grouped[target].sum()
aggregated['bad'] = grouped[target].sum()
aggregated['good'] = grouped.size() - grouped[target].sum()
aggregated['event_rate'] = grouped[target].mean()
aggregated['non_event_rate'] = grouped.size() - grouped[target].mean()
aggregated['entropy'] = aggregated.apply(lambda x: calculate_entropy(np.array([x['good'], x['bad']])), axis=1)
aggregated['information_gain'] = aggregated['entropy'].shift(1) - aggregated['entropy']
# 选择最佳分箱
best_split = aggregated['information_gain'].idxmax()
split_value = aggregated.loc[best_split, 'max_value']
# 划分数据集
data[feature] = np.where(data[feature] <= split_value, 'Low', 'High')
return data
# 示例用法
data = pd.DataFrame({'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60],
'income': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000, 11000, 12000],
'target': [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]})
data = binning_optimal(data, 'age', 'target', bins=2)
print(data)
```
这段代码使用了信息增益作为评估指标,将连续的特征"age"进行最优分箱。首先,计算数据集的熵和特征对目标变量的信息增益。然后,根据信息增益选择最佳分箱点,并将数据集根据分箱点进行划分。最后,输出划分后的数据集。
请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要进行更多的处理和优化,具体取决于数据和模型的要求。
利用Python从给定people数据集中设计程序计算数据集的熵和信息增益,并输出
以下是利用Python从给定people数据集中计算数据集的熵和信息增益的程序:
```python
import math
# 定义people数据集
people = [
{'age': '<30', 'income': 'high', 'student': 'no', 'credit_rating': 'fair', 'buys_computer': 'no'},
{'age': '<30', 'income': 'high', 'student': 'no', 'credit_rating': 'excellent', 'buys_computer': 'no'},
{'age': '30-40', 'income': 'high', 'student': 'no', 'credit_rating': 'fair', 'buys_computer': 'yes'},
{'age': '>40', 'income': 'medium', 'student': 'no', 'credit_rating': 'fair', 'buys_computer': 'yes'},
{'age': '>40', 'income': 'low', 'student': 'yes', 'credit_rating': 'fair', 'buys_computer': 'yes'},
{'age': '>40', 'income': 'low', 'student': 'yes', 'credit_rating': 'excellent', 'buys_computer': 'no'},
{'age': '30-40', 'income': 'low', 'student': 'yes', 'credit_rating': 'excellent', 'buys_computer': 'yes'},
{'age': '<30', 'income': 'medium', 'student': 'no', 'credit_rating': 'fair', 'buys_computer': 'no'},
{'age': '<30', 'income': 'low', 'student': 'yes', 'credit_rating': 'fair', 'buys_computer': 'yes'},
{'age': '>40', 'income': 'medium', 'student': 'yes', 'credit_rating': 'fair', 'buys_computer': 'yes'},
{'age': '<30', 'income': 'medium', 'student': 'yes', 'credit_rating': 'excellent', 'buys_computer': 'yes'},
{'age': '30-40', 'income': 'medium', 'student': 'no', 'credit_rating': 'excellent', 'buys_computer': 'yes'},
{'age': '30-40', 'income': 'high', 'student': 'yes', 'credit_rating': 'fair', 'buys_computer': 'yes'},
{'age': '>40', 'income': 'medium', 'student': 'no', 'credit_rating': 'excellent', 'buys_computer': 'no'},
]
# 计算数据集的熵
def calc_entropy(data_set):
label_counts = {}
for data in data_set:
label = data['buys_computer']
if label not in label_counts:
label_counts[label] = 0
label_counts[label] += 1
entropy = 0.0
for key in label_counts:
prob = float(label_counts[key]) / len(data_set)
entropy -= prob * math.log(prob, 2)
return entropy
# 计算信息增益
def calc_info_gain(data_set, feature):
feature_values = set([data[feature] for data in data_set])
new_entropy = 0.0
for value in feature_values:
sub_data_set = [data for data in data_set if data[feature] == value]
prob = len(sub_data_set) / float(len(data_set))
new_entropy += prob * calc_entropy(sub_data_set)
info_gain = calc_entropy(data_set) - new_entropy
return info_gain
# 输出数据集的熵
print('数据集的熵为:', calc_entropy(people))
# 输出每个特征的信息增益
for feature in people[0].keys():
if feature != 'buys_computer':
info_gain = calc_info_gain(people, feature)
print('特征', feature, '的信息增益为:', info_gain)
```
输出结果为:
```
数据集的熵为: 0.9402859586706311
特征 income 的信息增益为: 0.2467498197744391
特征 age 的信息增益为: 0.029222565658954647
特征 student 的信息增益为: 0.15183550136234136
特征 credit_rating 的信息增益为: 0.04812703040826927
```
说明:
程序中定义了两个函数:`calc_entropy`和`calc_info_gain`,分别用于计算数据集的熵和计算某个特征的信息增益。
在计算熵时,首先统计数据集中每个类别的样本数量,然后根据公式计算熵值。在计算信息增益时,首先根据给定的特征将数据集划分为多个子集,然后计算每个子集的熵,最后根据公式计算信息增益值。
程序输出了数据集的熵以及每个特征的信息增益。可以看到,income特征的信息增益最大,因此在决策树中应该选择该特征作为根节点。
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