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        python如何實(shí)現(xiàn)信息增益和信息增益率

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時(shí)間: 2023-11-13 14:42:52 1699857772

        python中如何實(shí)現(xiàn)信息增益和信息增益率

        一、信息增益與信息增益率

        1、信息增益

        以某特征劃分?jǐn)?shù)據(jù)集前后的熵的差值。熵可以表示樣本集合的不確定性,熵越大,樣本的不確定性就越大。因此可以使用劃分前后集合熵的差值來衡量使用當(dāng)前特征對(duì)于樣本集合D劃分效果的好壞。

        信息增益=entroy(前)-entroy(后)

        注意:信息增益表示得知特征X的信息而使得類Y的信息熵減少的程度

        2、信息增益率

        增益率是用前面的信息增益Gain(D,a)和屬性a對(duì)應(yīng)的"固有值"(intrinsicvalue)[Quinlan,1993J的比值來共同定義的。

        二、信息增益與信息增益率python代碼實(shí)現(xiàn)

        1、信息增益定義計(jì)算信息增益的函數(shù):計(jì)算g(D|A)

        defg(data,str1,str2):

        e1=data.groupby(str1).apply(lambdax:infor(x[str2]))

        p1=pd.value_counts(data[str1])/len(data[str1])

        #計(jì)算Infor(D|A)

        e2=sum(e1*p1)

        returninfor(data[str2])-e2

        print("學(xué)歷信息增益:{}".format(g(data,"學(xué)歷","類別")))

        #輸出結(jié)果為:學(xué)歷信息增益:0.08300749985576883

        2、信息增益率定義計(jì)算信息增益率的函數(shù):計(jì)算gr(D,A)

        defgr(data,str1,str2):

        returng(data,str1,str2)/infor(data[str1])

        print("學(xué)歷信息增益率:",gr(data,"學(xué)歷","類別"))

        #輸出結(jié)果為:學(xué)歷信息增益率:0.05237190142858302

        以上就是python中如何實(shí)現(xiàn)信息增益和信息增益率,希望能對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)教程請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。

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