信息增益|信息增益计算公式

做法：计算使用所有特征划分数据集D，得到多个特征划分数据集D的信息增益，从这些信息增益中选择最大的，

活跃度的信息增益比性别的信息增益大，也就是说，活跃度对用户流失的影响比性别大。在做特征选择或者数据

信息增益（Kullback–Leibler divergence）又叫做information divergence，relative entropy 或者KLIC。在

4：信息增益：分裂前后，两个信息量只差： Gain(R)=Info(D)-Info R(D) 5：增益比率 信息增益选择方法有一个

所以在特征选择的时候常常用信息增益，如果IG（信息增益大）的话那么这个特征对于分类来说很关键~决策树

在学习决策树算法，熵的定义可以看懂，但是信息增益没看懂 熵：表示随机变量的不确定性。条件熵：在一个

既然信息增益对特征选取有这么好的帮助，那为什么要用信息增益比呢，信息增益比优于信息增益的地方在哪呢

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信息增益

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