分集增益怎么计算？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它是通过计算节点分裂前后的不确定性（或者熵）差异来衡量的。
具体计算过程如下：1. 首先，计算分裂前的节点的不确定性，常用的度量方式是熵。
熵的计算公式为：H(D) = - Σ (p(x) * log2(p(x))), 其中p(x)是样本属于类别x的概率。
2. 然后，计算分裂后的子节点的加权平均熵，即所有子节点的熵乘以该子节点的样本权重后求和。
加权平均熵的计算公式为：H(D|A) = Σ (|Dv| / |D|) * H(Dv)，其中 |Dv| 表示子节点Dv的样本数量，|D|表示节点D的样本数量。
3. 最后，计算分集增益，即分裂前后的熵差值，可以通过减少的不确定性来衡量。
计算公式为：Gain(D, A) = H(D) - H(D|A)。
分集增益表示的是通过特征A的分裂对于减少样本不确定性的贡献程度，数值越大则特征A在决策树上的重要性越高。
一般来说，选择分裂增益最大的特征作为节点的划分标准，以达到决策树纯度提升的目的。
注意，分集增益在处理连续特征时需要进行离散化处理。