写在前面的话
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计算给定数据的信息熵
在决策树算法中最重要的目的我们已经在前几章说过了，就是根据信息论的方法找到最合适的特征来划分数据集。在这里，我们首先要计算所有类别的所有可能值的香农熵，根据香农熵来我们按照取最大信息增益（information gain）的方法划分我们的数据集。
我们的数据集如下表所示：
根据这张表，我们使用python来构建我们的数据集。
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
# author: chicho
# running: python trees.py
# filename : trees.py
def createDataSet():
dataSet = [[1,1,'yes'],
[1,1,'yes'],
[1,0,'no'],
[0,1,'no'],
[0,1,'no']] # 我们定义了一个list来表示我们的数据集，这里的数据对应的是上表中的数据
labels = ['no surfacing','flippers']
return dataSet, labels其中第一列的1表示的是不需要浮出水面就可以生存的，0则表示相反。 第二列同样是1表示有脚蹼，0表示的是没有。
在构建完数据集之后我们需要计算数据集的香农熵。
根据香农熵的定义可以知道：
根据这个公式我们来编写相应的代码。（注意:我们是计算每个类别的香农熵，也就是鱼类还是非鱼类的香农熵。在这我们的数据集当中我们用’yes’表示是鱼类，用‘no’表示非鱼类）
# 代码功能：计算香农熵
from math import log #我们要用到对数函数，所以我们需要引入math模块中定义好的log函数（对数函数）
def calcShannonEnt(dataSet):#传入数据集
# 在这里dataSet是一个链表形式的的数据集
countDataSet = len(dataSet) # 我们计算出这个数据集中的数据个数，在这里我们的值是5个数据集
labelCounts={} # 构建字典，用键值对的关系我们表示出 我们数据集中的类别还有对应的关系
for featVec in dataSet: 通过for循环，我们每次取出一个数据集，如featVec=[1,1,'yes']
currentLabel=featVec[-1] # 取出最后一列 也就是类别的那一类，比如说‘yes’或者是‘no’
if currentLabel not in labelCounts.keys():
labelCounts[currentLabel] = 0
labelCounts[currentLabel] += 1
print labelCounts # 最后得到的结果是 {'yes': 2, 'no': 3}
shannonEnt = 0.0 # 计算香农熵， 根据公式
for key in labelCounts:
prob = float(labelCounts[key])/countDataSet
shannonEnt -= prob * log(prob,2)
return shannonEnt在python中我们使用 a=[]来定义一格list，我们使用a={}来定义一个字典。
例如：
website = {1:”google”,”second”:”baidu”,3:”facebook”,”twitter”:4}
>>>#用d.keys()的方法得到dict的所有键，结果是list
>>> website.keys()
[1, 'second', 3, 'twitter']注意是d.keys()
>>>#用d.values()的方法得到dict的所有值，如果里面没有嵌套别的dict，结果是list
>>> website.values()
['google', 'baidu', 'facebook', 4]
>>>#用items()的方法得到了一组一组的键值对，
>>>#结果是list，只不过list里面的元素是元组
>>> website.items()
[(1, 'google'), ('second', 'baidu'), (3, 'facebook'), ('twitter', 4)]接下来我们来测试一下，通过 reload来测试
>>> import trees
>>> reload(trees)
<module 'trees' from 'trees.pyc'>
>>> myDat,labels = trees.createDataSet()
>>> myDat
[[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']]
>>> labels
['no surfacing', 'flippers']
>>> trees.calcShannonEnt(myDat)
{'yes': 2, 'no': 3}
0.9709505944546686
>>> 
我们贴出实验的完整代码：
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
# author: chicho
# running: python trees.py
# filename : trees.py
from math import log
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
def calcShannonEnt(dataSet):
countDataSet = len(dataSet)
labelCounts={}
for featVec in dataSet:
currentLabel=featVec[-1]
if currentLabel not in labelCounts.keys():
labelCounts[currentLabel] = 0
labelCounts[currentLabel] += 1
print labelCounts
shannonEnt = 0.0
for key in labelCounts:
prob = float(labelCounts[key])/countDataSet
shannonEnt -= prob * log(prob,2)
return shannonEnt
我们再把计算的过程总结一下，方便大家理解：
1.计算数据集中实例的总是，也就是样本的总数。我们把这个值保存成一格单独的变量以便之后方便使用，提高代码的效率
2.创建字典，用于保存类别信息。在整个数据集当中有多少个类别，每个类别的个数是多少
3. 在我们创建的数据字典中，它的键是我们数据集中最后一列的值。如果当前键不存在则把这个键加入到字典当中，依次统计出现类别的次数
4. 最后使用所有类标签对应的次数来计算它们的概论
5.计算香农熵
香农熵越高，则说明混合的数据越多，我们可以在数据集当中添加更多的分类，来观察一下熵是怎么变化的。
>>> myDat[0][-1]='maybe'
>>> myDat
[[1, 1, 'maybe'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']]
>>> trees.calcShannonEnt(myDat)
{'maybe': 1, 'yes': 1, 'no': 3}
1.3709505944546687
>>>
对比一下可以发现熵增加了：
得到熵之后我们就可以按照获取最大信息增益的方法划分数据集。