决策树（信息熵—GINI）计算习题_分别计算性别、车型以及衬衣尺码的基尼指数

1 有以下二分类问题训练样本

GINI计算

1. 计算整个样本集的GINI指标值
2. ID属性GINI指标值
3. 性别属性GINI指标值
4. 多路划分属性车型的GINI指标值
5. 多路划分属性衬衣的GINI指标值
6. 性别、车型、衬衣哪个属性好

以下计算 GINI 公式：
$$GINI(D)=1-\sum _{i=1}^{n}p(i{)}^2$$

解答：
	1. 整体Gini值：1-(1/2)^2-(1/2)^2 =0.5
	2. ID 每个都不一样，与其他人没有共性，所以GINI=0
	3. 性别 ：1-(1/2)^2-(1/2)^2 =0.5 
	4. 家用： 1-(1/4)2-(3/4)2 = 0.375  
	   运动： 1-(0/8)2-(8/8)2 = 0 
	   豪华： 1-(1/8)2-(7/8)2 = 0.218
	   车型GINI=4/20*0.375+8/20*0.218 = 0.16252
1
2
3
4
5
6
7
8

多路划分属性统计表：

5. 三种尺码GINI系数：
   小：1-(3/5)2-(2/5)2 = 0.48
   中：1-(3/7)2-(4/7)2 = 0.4898 
   大：1-(2/4)2-(2/4)2 = 0.5 
   加大：1-(2/4)2-(2/4)2 = 0.5 
   
   衬衣GINI：5/20*0.48+7/20*0.4898+4/20*0.5+4/20*0.5 = 0.4914 
    
6.	属性比较：通过上述计算，显然车型不纯度高，更容易划分
1
2
3
4
5
6
7
8
9

2 有以下二分类问题数据集。

左侧为原数据，右侧上下两个表为统计数据

信息增益计算

1. 计算按照属性A和B划分时的信息增益。决策树归纳算法将会选择那个属性？
2. 计算按照属性A和B划分时GINI指标。决策树归纳算法将会选择那个属性？
3. 熵和GINI指标在区间 [0,0.5] 都是单调递增，在区间 [0,0.5] 单调递减。有没有可能信息增益和GINI指标增益支持不同的属性？解释你的理由。

信息熵：
$$Entropy(A)=-\sum _{i=1}^i{p}_i{\log }_2{p}_i$$
（1）划分前样本集的信息熵：$E=-0.4{\log }_{2}0.4-0.6{\log }_{2}0.6=0.9710$

       ~~~~~~       $E_{A=T}:-\frac{4}{7}{\log }_2\frac{4}{7}-\frac{3}{7}{\log }_2\frac{3}{7}=0.9852$

       ~~~~~~       $E_{A=F}:-\frac{0}{3}{\log }_2\frac{0}{3}-\frac{3}{3}{\log }_2\frac{3}{3}=0$

       ~~~~~~       按照A属性划分样本集的 信息增益：${\Delta }_A=E-\frac{7}{10}{E}_{A=T}-\frac{3}{10}{E}_{A=F}$ = 0.2813

       ~~~~~~       同理可得：（恕我偷懒了，网页编辑公式费时）
       ~~~~~~       按照B属性划分样本集的 信息增益：${\Delta }_B=E-\frac{4}{10}{E}_{B=T}-\frac{6}{10}{E}_{B=F}$ = 0.2565
       ~~~~~~       因此决策树归纳算法选A属性

（2）按照属性A 、B划分样本集
       ~~~~~~       解答：由原数据 （左表）和统计A 可得GINI指标：

       ~~~~~~       $GIN{I}_{类标号}：G=1-(\frac{4}{10}{)}^2-(\frac{6}{10}{)}^2=0.48$

       ~~~~~~       $GIN{I}_{A=T}:1-(\frac{4}{7}{)}^2-(\frac{3}{7}{)}^2=0.4898$
       ~~~~~~       $GIN{I}_{A=F}：1-(\frac{0}{3}{)}^2-(\frac{3}{3}{)}^2=0$

GINI 增益:
$$E_A=GIN{I}_{类标号}-\frac{7}{10}GIN{I}_{A=T}-\frac{3}{10}GIN{I}_{A=F}=0.1371$$

由统计B（右下表） 可得：

       ~~~~~~       $GIN{I}_{B=T}：1-(\frac{3}{4}{)}^2-(\frac{1}{4}{)}^2=0.3750$
       ~~~~~~       $GIN{I}_{B=F}：1-(\frac{1}{6}{)}^2-(\frac{5}{6}{)}^2=0.2778$

GINI 增益:
$$E_B=GIN{I}_{类标号}-\frac{4}{10}GIN{I}_{B=T}-\frac{6}{10}GIN{I}_{B=F}=0.1633$$
       ~~~~~~       因此决策树归纳算法选B属性

（C）：信息增益考察的是特征对整个数据贡献，没有到具体的类别上，所以一般只能用来做全局的特征选择
Gini系数是一种与信息熵类似的做特征选择的方式，用来数据的不纯度。在做特征选择的时候，我们可以取ΔGini(X)最大的那个。