机器学习【2】决策树中熵和信息增益的计算，构造决策树 ID3

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信息熵很亮的是在你知道一个事件的结果后，平均会带给你多大的信息量，当事件的不确定性越大，那么要搞清它所需要的信息量也就越大，也就是信息熵越大，是无序性，不确定性的度量指标。

信息熵的计算：

-p[i]logp[i]，底数为2

public static double calcEntropy(int p[]) {
		double entropy = 0;
		// 用来计算总的样本数量，p[i]/sum即i的概率
		double sum = 0;
		int len = p.length;
		for (int i = 0; i < len; i++) {
			sum += p[i];
		}
		for (int i = 0; i < len; i++) {
			entropy -= p[i] / sum * log2(p[i] / sum);
		}
		return entropy;
	}

信息增益就是信息熵的变化值，信息熵下降最快的节点就可以作为决策树的根节点，缩短树的高度

一个属性A相对样本集S的信息增益为：

gain(S,A) = H(S) - A属性为已知值的加权信息熵

先计算在不知任何天气情况下的信息熵，直接看play列，yes的有9个，no的有5，所以套用公式计算信息熵

H = -9/14*log(9/14)-5/14*log(5/14) = 0.940

然后依次计算每个属性的信息熵，先看outlook属性，当outlook为已知值的时候，计算该信息熵

1、当outlook=sunny时，看play列，yes的有2个，no的有3个，计算信息熵为

H = -2/5*log(2/5)-3/5*log(3/5) = 0.971

2、当outlook=overcast时，看play列，yes的有4，no的有0，计算信息熵

H = 0

3、当outlook=rainy时，看play列，yes的有3个，no的有2个，计算信息熵

H = 0.971

再看当outlook为sunny,overcast,rainy时的概率分别为5/14，4/14，5/14

所以当outlook为已知值的时候，信息熵为5/14*0.971+4/14*0+5/14*0.971 = 0.693

所以得出outlook属性的信息增益gain=0.940-0.693 = 0.247

同理我们再计算temperature，humidity，windy的信息增益分别为0.029，0.152，0.048

由此得知，信息增益最大的属性为outlook，所以选择该节点为决策树的根节点

分支Overcast的所有样例都是正例，所以成为目标分类为Yes的叶结点。

机器学习【2】决策树中熵和信息增益的计算，构造决策树 ID3

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原文地址：http://blog.csdn.net/simonchi/article/details/38816815