分集增益是什么意思？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
在决策树算法中，我们需要选择最佳特征来作为节点划分的依据，而分集增益可以帮助我们衡量每个特征对于分类结果的贡献程度。
分集增益是通过计算某个特征划分前后的熵变化来衡量的，熵可以理解为随机变量的不确定性度量。
熵的计算公式为熵 = -Σ(Pi * log2(Pi))，其中Pi代表某一类别在样本集合中的占比。
具体来说，对于决策树的某个节点，分集增益的计算步骤如下：1. 计算节点当前状态的熵，即计算样本集合的整体熵。
2. 针对某个特征，遍历特征的每个取值，然后根据该特征的取值将样本集合划分为若干子集。
3. 对每个子集计算其熵，并将其乘以子集样本数与总样本数的比例作为权重。
4. 将所有子集的熵进行加权求和，得到该特征作为节点划分的熵。
5. 计算节点划分后的熵与节点划分前的熵的差值，即为分集增益。
选择分集增益最大的特征作为节点划分的依据。
分集增益的原则是：特征的分集增益越大，说明该特征划分后的子集越纯，从而带来的对分类结果的贡献越大。
因此，在构建决策树时，我们会选择分集增益最大的特征作为节点的划分标准，以最大程度地降低数据集的不确定性。