信息熵的计算

最近在看决策树的模型，其中涉及到信息熵的计算，这里东西是由信号处理中来的，理论部分我就不再重复前人的东西了，下面给出两个简单的公式：

当然学习过信号与系统的童鞋一定觉得这不是香农提出的东西吗？O(∩_∩)O~没错，就是这个东西，只不过我们用在了机器学习上，好了下面就看代码吧，这些代码也很简单，我们知道信息熵越大表示所含信息量越多。

下面是计算信息熵的方法，以及测试代码：

import math 

def cacShannonEnt(dataset):
    numEntries = len(dataset)
    labelCounts = {}
    for featVec in dataset:
        currentLabel = featVec[-1]
        if currentLabel not in labelCounts.keys():
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] +=1
        
    shannonEnt = 0.0
    for key in labelCounts:
        prob = float(labelCounts[key])/numEntries
        shannonEnt -= prob*math.log(prob, 2)
    return shannonEnt
    
def CreateDataSet():
    dataset = [[1, 1, 'yes' ], 
               [1, 1, 'yes' ], 
               [1, 0, 'no'], 
               [0, 1, 'no'], 
               [0, 1, 'no']]
    labels = ['no surfacing', 'flippers']
    return dataset, labels
    
myDat,labels = CreateDataSet()
print(cacShannonEnt(myDat))

第一个函数式计算信息熵的，第二个函数是创建数据的。