通过机器学习得到样本的特征权重

描述：

计算每个特征对样本集进行划分所获得的信息增益，然后做归一化处理可以得到每个特征的权重

目标：

样本降维

一种算法策略：参考决策树的划分选择

首先引入概念信息熵、信息增益。

信息熵（information entropy）是度量样本几何纯度最常用的一种指标。假定样本集合D中第k类样本所占的比例为

                                                       

则D的信息熵定义为

                                                   （1.1）

（熵在物理学上指混乱程度，因此熵越低信息越确定。举个极端的例子，样本集只有一个类别+1，那么P1=1,Ent(D)=0,信息熵为0即非常确定，因为随便取一个样本都是+1）

假定离散属性a有V个可能的取值,若使用a来对样本集D进行划分，则会产生V个子集，其中第v个子集包含了D中所有在属性a上取值为的样本，记为。可以根据式（1.1）计算出的信息熵，再考虑到不同的子集所包含的样本数不同，给子集赋予权重，即样本数越多的子集的影响越大，于是可以计算出用属性a对样本集D进行划分所获得的信息增益（information gain）

 

                                （1.2）

 

假定样本集D上第j个特征（），可以计算出每个特征在训练数据集D下的信息增益，于是得到K个信息增益值，对其做归一化处理，可以得到每个特征所占的权重：

                                                                           （1.3）

 

下面举个例子来更好的理解上述公式。

假定某二分类数据集有17个样本，其中正例8个，反例9个，显然|y|=2。因此，，根据式（1.1）可以计算出信息熵为

                              

 

假定该数据集有6个特征{颜色，形状，声响，纹理，触感，气味}，然后我们要计算出每个特征的信息增益。以“颜色”为例，假定它有3个可能的取值：{红色，绿色，蓝色}。用该特征对数据集D进行划分，则可得到3个子集，分别记为（颜色=红色），（颜色=绿色），（颜色=蓝色）。

假定有6个样本，其中正例占，反例占。有6个样本，其中正例占，反例占。有5个样本，其中正例占，反例占 。根据式(1.1)可以计算出用“颜色”划分之后所获得的3个子集的信息熵为

                                            

                                            

                                            

于是，根据式(1.2)可以计算出特征“颜色”的信息增益为

同理可得其他特征的信息增益：

                                                                            

                                                                            

                                                                            

                                                                            

                                                                            

根据式(1.3)可以计算出每个属性的权重：

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

​​​​​​​                                    

 

 

参考资料：

1. CSDN.利用分类模型学习特征权重​​​​​​​
2. 周志华.《机器学习》[M].北京：清华大学出版社，2016