1、什么是信息熵?
1948年香农提出了信息熵(Entropy)的概念。
信息理论:
1、从信息的完整性上进行的描述:
当系统的有序状态一致时,数据越集中的地方熵值越小,数据越分散的地方熵值越大。
2、从信息的有序性上进行的描述:
当数据量一致时,系统越有序,熵值越低;系统越混乱或者分散,熵值越高。
“信息熵” (information entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。
二、python实现信息熵的计算代码
1、导入库
import numpy as np import pandas as pd
2、 准备数据
data = pd.DataFrame( {'学历': ['专科', '专科', '专科', '专科', '专科', '本科', '本科', '本科', '本科', '本科', '研究生', '研究生', '研究生', '研究生', '研究生'], '婚否': ['否', '否', '是', '是', '否', '否', '否', '是', '否', '否', '否', '否', '是', '是', '否'], '是否有车': ['否', '否', '否', '是', '否', '否', '否', '是', '是', '是', '是', '是', '否', '否', '否'], '收入水平': ['中', '高', '高', '中', '中', '中', '高', '高', '很高', '很高', '很高', '高', '高', '很高', '中'], '类别': ['否', '否', '是', '是', '否', '否', '否', '是', '是', '是', '是', '是', '是', '是', '否']})
3、定义信息熵函数
# 定义计算信息熵的函数:计算Infor(D) def infor(data): a = pd.value_counts(data) / len(data) return sum(np.log2(a) * a * (-1))
4、数据测试
# print(infor(data["学历"])) #测试结果为: 1.584962500721156
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