分集增益怎么计算出来的？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
其计算基于信息熵的改变度量，用于衡量一个特征被添加到决策树中后对信息熵的减少程度，从而对特征的预测能力进行评估。
具体计算公式为：信息增益 = 父节点的信息熵 - 加权子节点的信息熵。
步骤如下：1. 计算父节点的信息熵：对于分类问题，可根据样本标签的分布计算父节点的信息熵，常用的度量方式为熵的定义式。
2. 对于每个特征，计算其对应的加权子节点的信息熵：对于样本集中的每个特征，根据该特征的取值将样本划分为不同的子节点，然后计算每个子节点的信息熵，并根据子节点中的样本数量进行加权。
3. 计算加权子节点的信息熵之和，即分别计算每个特征对应的加权子节点的信息熵并求和。
4. 计算信息增益：将父节点的信息熵减去加权子节点的信息熵之和，即得到特征的信息增益。
5. 重复步骤2至步骤4，计算每个特征的信息增益。
6. 选择信息增益最大的特征作为决策树的节点。
分集增益的计算过程基于信息论，旨在寻找对分类结果有较大影响的特征，从而建立一个更加准确的决策模型。