机器学习｜决策树｜如何计算信息增益｜方法总结

如是我闻 ：那你说决策树这块还能考点啥呢，也就是算算属性的信息增益（Information Gain）了，

信息增益是一种评估特征（属性）在分类任务中重要性的方法，它基于熵的概念来计算。熵是一个衡量数据集中不确定性或混乱程度的指标。信息增益则是衡量在知道某个属性的信息之后，数据集不确定性减少的程度

下面我们通过一道小练习题来用心感受一下这类题：

问题描述

在这个问题中，数据集包含了三个特征（A、B、C）和一个分类标签，任务是计算属性A对于分类结果的信息增益值，以此评估A在预测结果中的有效性和重要性。

原始数据：

解题步骤

信息增益的计算过程分为三个主要步骤：

1. 计算整体数据集的熵（Initial Entropy）
2. 计算在特定属性条件下的条件熵（Conditional Entropy）
3. 计算信息增益（Information Gain）

步骤 1: 计算整体数据集的熵（Initial Entropy）

数据使用：

• 标签有三个1和一个2。

计算方法：

• 概率：
  • $P(\text{L}=1)=\frac{3}{4}$
  • $P(\text{L}=2)=\frac{1}{4}$
• 熵公式：
  • $H(\text{L})=-\left(\frac{3}{4}{\log }_2\frac{3}{4}+\frac{1}{4}{\log }_2\frac{1}{4}\right)=0.811$

为什么要这么做：

熵是衡量数据集混乱程度的指标。这一步提供了一个基准，让我们可以比较是否属性的选择能降低这种混乱程度。

步骤 2: 计算属性 A 的条件熵（Conditional Entropy）

数据使用：

• 当 $A=1$ 时：有两个结果，一个是1，另一个是2。
• 当 $A=0$ 时：有两个结果，都是1。

计算方法：

• 当 $A=1$ 时：
  • $P(\text{L}=1|A=1)=\frac{1}{2}$
  • $P(\text{L}=2|A=1)=\frac{1}{2}$
  • $H(\text{L}|A=1)=-\left(\frac{1}{2}{\log }_2\frac{1}{2}+\frac{1}{2}{\log }_2\frac{1}{2}\right)=1.0$
• 当 $A=0$ 时：
  • $P(\text{L}=1|A=0)=1$
  • $H(\text{L}|A=0)=-(1{\log }_{2}1)=0$ （所有结果都是1，所以熵为0）

为什么要这么做：

条件熵 $H(\text{L}|A)$ 表示已知属性 A 的值后，结果的不确定性。计算这个值是为了评估知道 A 后不确定性减少了多少。

步骤 3: 计算信息增益（Information Gain）

计算方法：

• 信息增益公式：
  • $IG(A)=H(\text{L})-H(\text{L}|A)=0.311$
  • $H(\text{L}|A)=\frac{1}{2}H(\text{L}|A=1)+\frac{1}{2}H(\text{L}|A=0)=0.5$

为什么要这么做：

信息增益测量了在知道属性 A 的值之后，结果的不确定性减少了多少。如果信息增益高，意味着该属性在分类时非常有用，因为它能显著降低不确定性。

通过这种方式，我们计算得出属性 A 的信息增益为 0.311，显示它是一个对于降低结果预测不确定性有效的属性。下面开始技术总结

解题步骤总结

步骤 1: 理解数据和定义目标

• 数据理解：首先，明确每个属性和结果类别的数据结构和分布。
• 目标定义：明确你需要计算的是哪个属性的信息增益，以及最终目的是什么（例如，选择最好的属性进行数据分割）。

步骤 2: 计算整体数据集的熵

• 计算概率：为数据集中每个结果类别计算概率。
• 应用熵公式：
  $$H(X)=-\sum _{i=1}^n{p}_i{\log }_2(p_i)$$
  其中 $p_i$是第 $i$类结果的概率。

步骤 3: 计算条件熵

• 分组数据：根据要计算信息增益的属性，将数据分成几组。
• 计算每组的熵：对每个分组，再次计算结果的概率和熵。
• 计算加权平均的条件熵：
  $$H(X|A)=\sum _{j}P(A=a_j)H(X|A=a_j)$$
  其中 $a_j$ 是属性 $A$ 的第 $j$个值，$P(A=a_j)$ 是该值在数据集中的概率。

步骤 4: 计算信息增益

• 应用信息增益公式：
  $$IG(A)=H(X)-H(X|A)$$
  这里，$IG(A)$ 是属性 $A$ 的信息增益，$H(X)$ 是数据集的熵，$H(X|A)$ 是条件熵。

步骤 5: 解析和决策

• 比较和选择：如果比较多个属性的信息增益，选择信息增益最高的属性，因为它最能减少不确定性，最适合用来分割数据。

相信有了这个总结之后，小朋友们就再也不用怕决策树算信息增益的问题啦

非常的有品

以上