1--理论
总结：“信息数据”越集中的地方熵值越小, “信息数据”越分散的地方熵值越大。
2--实操
1.1--信息熵的公式
1.2--计算出总的熵值
熵=-是的概率*LOG(是的概率,2)-否的概率*LOG(否的概率,2)
1.3--计算出天气维度的增益
PS：0不能参加log的计算
1.4--计算出每个维度的信息增益
1.5--排列每个信息维度
1.6--通过信息增益比例来算出每个维度的影响度
总结：“信息数据”越集中的地方熵值越小, “信息数据”越分散的地方熵值越大。
1.1--信息熵的公式
1.2--计算出总的熵值
熵=-是的概率*LOG(是的概率,2)-否的概率*LOG(否的概率,2)
1.3--计算出天气维度的增益
PS：0不能参加log的计算
1.4--计算出每个维度的信息增益
1.5--排列每个信息维度
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本文标题：Excel-分类算法-决策树
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/zcqveftx.html
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