Exemplos de calculate_entropy em Python

Exemplo n.º 1

Arquivo: decision_tree.py Projeto: ravindra-kumar25/machine-learning-basics

    def _calculate_information_gain(self, y, y1, y2):
        # Calculate information gain
        p = len(y1) / len(y)
        entropy = calculate_entropy(y)
        info_gain = entropy - p * calculate_entropy(y1) - (1 - p) * calculate_entropy(y2)

        return info_gain

Exemplo n.º 2

Arquivo: decision_tree.py Projeto: PSEUDOBUBLAR/ML-From-Scratch

    def _calculate_information_gain(self, y, y1, y2):
        # Calculate information gain
        p = len(y1) / len(y)
        entropy = calculate_entropy(y)
        info_gain = entropy - p * \
            calculate_entropy(y1) - (1 - p) * \
            calculate_entropy(y2)

        return info_gain

Exemplo n.º 3

Arquivo: Random_Forest_classifier.py Projeto: comcidis/CPE-WSCAD2020-Extend

 def _calculate_information_gain(self, y, y1, y2):
     with pyRAPL.Measurement('Information_gain', output=csv_output):
         # Calculate information gain
         p = len(y1) / len(y)
         entropy = calculate_entropy(y)
         info_gain = entropy - p * \
            calculate_entropy(y1) - (1 - p) * \
            calculate_entropy(y2)
         return info_gain
     csv_output.save()