python中数据离散化分类中的基于信息熵分组的概念是什么？
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概念：（1）信息量
Shannon认为，信息是用来消除随机不确定性的东西。即，衡量信息量大小就看这个消息消除不确定性的程度。 信息量的大小和事件发生的概率成反比。可以用公式表示为：l(x) = -log_{2}p(x)式中，p(x)表示x发生的概率。
（2）熵
熵，是在结果出来之前对可能产生的信息量的期望——考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。可以表示为：E(x) = -\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log_{2}p(x_i)
按照随机变量的所有可能取值划分数据的总熵E是所有事件的熵的加权平均：E = \sum_{i=1}^{k}w_iE_i式中，w_i = \frac{m_i}{m}是第x个事件出现的比例，是第个可能取值出现的次数，是所有取值出现的总次数。
熵表示的是样本集合的不确定性。熵越大，则样本的不确定性越大。
2021-11-30 01:12:30赞同 展开评论 打赏
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