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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何實現(xiàn)信息增益和信息增益率

一、信息增益與信息增益率

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項目有：域名申請、虛擬主機、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、烏蘭網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

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對應(yīng)的"固有值"(intrinsic value) [Quinlan , 1993J的比值來共同定義的。

二、信息增益與信息增益率python代碼實現(xiàn)

1、信息增益定義計算信息增益的函數(shù)：計算g(D|A)

	def g(data, str1, str2):
	    e1 = data.groupby(str1).apply(lambda x: infor(x[str2]))
	    p1 = pd.value_counts(data[str1]) / len(data[str1])
	    # 計算Infor(D|A)
	    e2 = sum(e1 * p1)
    return infor(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、信息增益率定義計算信息增益率的函數(shù)：計算gr(D,A)

	def gr(data, str1, str2):
	    return g(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

本文題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何實現(xiàn)信息增益和信息增益率
本文路徑：http://uogjgqi.cn/article/ccehgds.html
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