信息增益比和信息增益，信息增益率会超过1吗

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一、 信息增益

1. 信息增益（Information Gain）是一种信息理论度量指标，它衡量某个数据属性对于其他数据属性的随机变量之间相对不确定度的改变程度，其定义为数据集D上某个属性A所能获取到的信息量。其使用期望（亦即熵）衡量A对D的熵的减少度，即IG(A)=Ent(D)-Ent(D|A)，其中Ent(D)表示数据集D的信息熵，Ent(D|A)表示A的条件下的D的信息熵。

2. 信息增益是主要应用于决策树算法。利用信息增益来计算属性决策树的分割，即选择以哪一个属性为分割点，这个属性的相应划分点可以使得样本类别的基于一个或者多个特征的不确定度最小。这就是基京信息增益的概念。

3. 信息增益也用于特征选择问题，来指导特征选择步骤。属性选择能够提升机器学习模型的学习效率，且有利于模型泛化能力的提升，因此，特征选择的重要性已经受到很多人的关注，信息增益方法是一种常用的特征选择算法。

4. 信息增益的求解过程是先求出数据集D 上每一个属性A 的熵，然后比较每个属性A 的熵，从而得出当使用某个属性A 来划分时，最后可以极大地减少ff(即信息增益)。

5. 信息增益也可以用于聚类分析。用来衡量类变量在同类样本空间的不确定度，提高聚类分析的性能。

6. 信息增益也可以用于联合推理的应用。在多属性的分类问题中，需要求解输入特征的真值配置，信息增益主要用于计算具体特征的值，从而有助于求解联合推理问题。

7. 信息增益也可以用来衡量朴素贝叶斯网络的性能，有助于调整模型参数，改善模型表现。

8. 信息增益也应用于无约束最优化问题，解决最优决策的组合的搜索问题，保证最优结果的搜索效率及准确度。

9. 信息增益在特征编码和特征组合（生成其他特征）方面也有应用，可以有效的减少特征的维度，达到算法模型上的数据降维及优化。

10. 使用信息增益排序选择与目标变量最相关的属性，有助于放大目标变量最先关属性，降低噪声干扰，减少特征空间的维度，构建更加有针对性的模型。

11. 信息增益的计算是以数据集的熵来衡量的，而熵的确定是非常重要的。熵高，意味着数据中各个类别的区分程度不明显，信息增益越小，分类效果越差，反之熵小，分类效果越好。

1. 信息增益: 信息增益是指在数据挖掘过程中，用来测量特征的重要性并决定特征之间的相关性的重要指标。一般而言，它可以用来衡量数据集中每个属性或特征与标记(如类别)之间的关联程度。

2. 信息增益的工作原理：信息增益以熵(Entropy)的形式度量某种特征与给定类别之间的关联程度。它也可以用来测量不同属性(或特征)之间的关联程度，它表征的是某种特征能在判断标记有多少作用。信息增益越大，说明特征与类别(标记)之间关联性越大，也就是说这个特征对于给定类别(标记)的影响程度越大。因此，能够帮助我们确定哪些特征在分类中比较重要，从而筛选出较好的特征子集。

3. 信息增益的计算：为了计算信息增益，我们需要计算某个属性与给定类别之间的熵值，熵越大，说明信息增益越小，也就是说该特征的区分度越小，反之，熵越小，则信息增益越大，也就是说该特征的区分度越大，即具有较强的区分度和识别度。所以，我们可以根据信息增益的大小来挑选出最优的特征子集。

4. 信息增益的应用：信息增益被广泛应用在决策树学习算法中，在这种学习算法中，我们需要用信息增益来确定树的不同节点，从而确定最佳的分类规则，同时也可以用信息增益来生成最优的决策树，而在机器学习中，信息增益也可以用来进行特征选择，使用有限的特征(子集)来获得最佳的学习模型。

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