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这是一家高尔夫球俱乐部的历史数据,里面记录了不同天气状况用户来打高尔夫球的历史记录。我们要做的是通过构建决策树来预测用户是否会来打高尔夫球。这里用户是否来打球是一个一元模型,具有不确定性,熵值很高。我们无法仅通过Yes和No的频率来判断用户明天是否会来。因此,需要借助天气的信息来减少不确定性。下面分别记录到了4种天气情况,我们通过计算条件熵和互信息来开始构建决策树的第一步:构建根决策点。
构建根决策点的方法就是寻找4种天气情况中与打高尔夫球相关性最高的一个。首先我们来看Play Golf这个一元模型的熵,来看看这件事的不确定性有多高.
ca亚洲国际娱乐城 在一元模型中,仅通过历史数据的概率来看预测Play Golf是一件非常不确定的事情,在14条历史数据中,打球的概率为64%,不打球的概率为36%。熵值达到了0.940。这与之前抛硬币的例子很像。在无法改变历史数据的概率时,我们需要借助更多的信息来降低不确定性。也就是计算条件熵。
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计算二元模型的条件熵需要知道Play Golf与4种天气情况一起出现的联合概率,以及在不同天气情况下Play Golf出现的条件概率。下面我们分别来计算这两类概率。
三公规则 联合概率
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以上是经过分别计算后4种天气情况与Play Golf同时出现的联合概率值。
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