分集增益怎么计算的？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
信息增益是用来衡量一个属性划分数据集后的信息不确定性减少程度。
为了计算分集增益，首先要计算整个数据集的信息熵。
信息熵是用来衡量数据集的不确定性，计算公式为对于每个类别的概率取对数后求和并取反。
然后，对于待划分的属性，计算每个属性值对应的数据子集的信息熵，并对子集的熵进行加权平均。
最后，通过整个数据集的信息熵减去加权平均后的子集熵，得到该属性的分集增益。
分集增益的计算能够衡量一个属性对于划分数据集的重要程度。
当分集增益越高，表示该属性对于数据划分的贡献越大，说明该属性对于分类具有更好的能力。
因此，在决策树算法中，我们会选择具有最高分集增益的属性作为当前节点的划分属性。
综上所述，分集增益是一个用于选择属性划分的指标，能够帮助我们找到对分类最有帮助的属性。