计算各个特征的信息增益,信息增益率,基尼指数python
时间: 2023-10-25 18:12:46 浏览: 64
计算信息增益、信息增益率和基尼指数需要用到决策树算法,可以使用Python中的sklearn库进行计算。以下是一个简单的例子:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 计算特征的信息增益
importances = clf.feature_importances_
# 计算特征的信息增益率
n_features = X.shape[1]
gain_ratios = [importances[i] / (-sum(importances) * np.log2(1/n_features)) for i in range(n_features)]
# 计算特征的基尼指数
gini_importances = clf.feature_importances_ * clf.tree_.impurity
```
其中,`clf.feature_importances_`返回特征的信息增益,`gain_ratios`返回特征的信息增益率,`gini_importances`返回特征的基尼指数。
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