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信息增益（Kullback–Leibler divergence）又叫做information divergence，relative entropy 或者KLIC。在概率论和信息论中，信息增益是非对称的，用以度量两种概率分布P和Q的差异。信息增益描述了当使用Q进行编码时，再使用P进行编码的差异。通常P代表样本或观察值的分布，也有可能是精确计算的理论分布。Q代表一种理论，模型，描述或者对P的近似。...

Python决策树之基于信息增益的特征选择示例

本文实例讲述了Python决策树之基于信息增益的特征选择。分享给大家供大家参考，具体如下..

python实现基于信息增益的决策树归纳

本文实例为大家分享了基于信息增益的决策树归纳的Python实现代码，供大家参考，具体内容..

python实现求特征选择的信息增益

使用python语言，实现求特征选择的信息增益，可以同时满足特征中有连续型和二值离散型属..

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