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分类算法中如何计算entropy值

在分类算法中，熵（Entropy）是衡量数据纯度或不确定性的一个度量。它通常用于信息增益（Information Gain）的计算，这是决策树等机器学习算法中用来选择最...

在分类算法中，熵（Entropy）是衡量数据纯度或不确定性的一个度量。它通常用于信息增益（Information Gain）的计算，这是决策树等机器学习算法中用来选择最佳特征的标准。

熵的计算方法如下：

1. 定义概率分布：我们需要定义每个类别的概率分布。假设有n个样本，其中第i个类别有m_i个样本，那么第i个类别的概率P(i)为：

[ P(i) = frac{m_i

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分类算法中 如何计算entropy值