cn2怎么算的(如何计算CN2指标)

CN2怎么算的——如何计算CN2指标

数据挖掘是指从大量数据中发现有用信息的过程。而决策树是数据挖掘中最常用且易于理解的算法之一。CN2是一种用于生成决策树模型的算法，它可以在包含数十万条数据的数据集上工作，而且计算时间相对较短。但是，如何计算CN2指标是一个不容易理解的问题，本文将向您介绍CN2算法的计算方法。

CN2算法介绍

CN2算法是由Clark和Niblett在1989年提出的，它使用的是一种贪心算法，通过寻找能够最大限度减少分类错误的最佳特征来构建决策树模型。

该算法的主要步骤如下：

初始化：将整个数据集放入待处理队列中。

构建：从待处理队列中选择一个记录，找到其对应的最佳特征，并根据该特征将记录放入相应的分类集合中。

修剪：检查每个分类集合中是否存在错误分类的记录，并将这些记录放回待处理队列中。

终止：当处理队列为空或者形成一棵满足预先设定准则的决策树时，终止计算。

CN2指标计算方法

在构建决策树过程中，CN2算法需要使用一个简单的指标来评估每个特征的分类能力。该指标被称为“增益比”（Gain Ratio），它能够同时考虑特征的划分能力和特征值的取值个数，以此来避免过度拟合。

具体计算公式如下：

对于一个特征A，它的增益比为：

其中，IntrinsicValue(A)表示特征A本身的熵，计算公式如下：

对于一个特征A，它的信息值为：

其中，|Di|表示分类集合i中的记录个数，|D|表示整个数据集的记录个数。特征A的IntrinsicValue(A)即为其信息值IV(A)除以一个正则化因子（常数4）。

而SplitInformation(A)表示根据特征A划分得到的子集合的信息熵，计算公式如下：

其中，v表示特征A可能的取值个数，|Di|表示特征A取第i个值时对应的记录个数。SplitInformation(A)要取负数，并加上一个正则化因子（常数1）。

使用增益比作为特征选择的指标，能够同时考虑特征的划分能力和特征的取值个数，以此来避免过度拟合和特征重复的问题。

本文对CN2算法的计算方法进行了详细介绍，并针对其特征选择的指标——增益比，给出了具体的计算公式。了解CN2算法的计算方法对于数据挖掘爱好者和从事该领域工作的人员来说，是十分重要的。通过掌握CN2算法的原理和实现方法，可以快速高效地进行数据挖掘工作，提高分析结果的准确性和可靠性。