信息增益
信息增益（Information Gain）是在决策树构建过程中用于选择最佳分裂特征的一种度量。它用于衡量在某个特征条件下，将数据集分成不同类别所能带来的纯度提升。
信息熵的概念：
为了理解信息增益，首先要理解信息熵。信息熵是用于度量一个系统的不确定性或无序程度的概念。对于一个二分类问题，信息熵的计算公式为：
信息增益的计算：
在决策树的构建中，信息增益是通过计算父节点的信息熵与子节点的加权平均信息熵之差来衡量的。具体步骤如下：
-
计算父节点的信息熵（Entropy）：
- 使用训练集中所有样本的类别信息计算父节点的信息熵。
-
对于每个特征，计算其条件下的信息熵：
- 对于每个可能的分裂特征，计算该特征条件下的信息熵。这涉及将训练集中的样本划分成不同的子集，并计算每个子集的信息熵。
-
计算信息增益：
- 信息增益是父节点信息熵减去由于特征分裂而导致的子节点的加权平均信息熵。数学表示为：
- 选择最大信息增益的特征作为分裂特征：
- 选择具有最大信息增益的特征作为当前节点的分裂特征。
信息增益的解释：
- 信息增益高表示使用该特征进行分裂可以在子节点中获得更高的纯度，即更好地将样本划分为同一类别。
- 信息增益低表示该特征的分裂对于提高纯度的贡献较小，可能不是一个好的分裂特征。
信息增益是决策树算法中基于信息论的一个关键概念，它帮助决策树在每个节点上选择最优的特征进行数据划分。
