Algorithm 信息增益的负值_Algorithm_Machine Learning_Decision Tree_Entropy_Information Gain

Algorithm 信息增益的负值

algorithm machine-learning

Algorithm 信息增益的负值,algorithm,machine-learning,decision-tree,entropy,information-gain,Algorithm,Machine Learning,Decision Tree,Entropy,Information Gain,我正在实现C4.5，在我的计算中，我得到了（对于一些例子）信息增益的负值。我读书，但我的想法似乎不同。我将我的计算结果放入excel，得到的结果如下：我做错了什么我再次尝试计算，得到负值，如下图所示： 80是分割值，所以我得到1180，你是把熵的结果乘以-1吗 $$H（X）=-\sum{i=1}^n{\mathrm{p}（X\u i）\log\u b\mathrm{p}（X\u i）}$$ 啊。。。mathjax有问题，你使用的熵公式是什么？熵公式：-SUM（概率*LOG（基数2，概率））

我正在实现C4.5，在我的计算中，我得到了（对于一些例子）信息增益的负值。我读书，但我的想法似乎不同。我将我的计算结果放入excel，得到的结果如下：

我做错了什么

我再次尝试计算，得到负值，如下图所示：

80是分割值，所以我得到1180，你是把熵的结果乘以-1吗

$$H（X）=-\sum{i=1}^n{\mathrm{p}（X\u i）\log\u b\mathrm{p}（X\u i）}$$

啊。。。mathjax有问题，

你使用的熵公式是什么？熵公式：-SUM（概率*LOG（基数2，概率））是的，我用熵乘以-1，例如公式=-（N3*LOG（N3；2）+O3*LOG（O3；2））