分集增益计算公式是什么?
编辑:自学文库
时间:2024年03月09日
其计算公式为: Information Gain(D, A) = Entropy(D) - ∑(|Di| / |D|) * Entropy(Di) 其中,D是数据集,A是特征,Di是特征A的某个取值所对应的子集。
Entropy(D)表示数据集D的熵,Entropy(Di)表示特征A的某个取值所对应的子集Di的熵。
首先,计算数据集D的熵,熵的计算方式为: Entropy(D) = - ∑(P(c) * log2(P(c))) 其中,P(c)表示数据集D中类别为c的样本所占的比例。
然后,计算特征A的某个取值所对应的子集的熵,熵的计算方式同样按照上述公式计算。
最后,将各个子集的熵乘以该子集在数据集D中所占的比例,并将其相加。
然后用总的数据集D的熵减去这个结果,即可得到特征A的分集增益。
分集增益表示特征A对于目标变量有多大的影响力,数值越大表示特征A越重要。
通过计算每个特征的分集增益,可以选择对目标变量贡献较大的特征进行进一步的分析和挖掘。