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熵與信息增益等各種概念講解
時間 2021-01-19
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熵與信息增益 在決策樹算法中,決定特徵優先級時,需要用到熵的概念,先挖個坑 1 信息量 信息量是用來衡量一個事件的不確定性的;一個事件發生的概率越大,不確定性越小,則它所攜帶的信息量就越小。 假設X是一個離散型隨機變量,其取值集合爲X ,概率分佈函數爲p(x)=Pr(X=x),x∈X,我們定義事件X=x0 的信息量爲: I(x0)=−log(p(x0)) 當p(x0)=1時,熵將等於0,也就是說該
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