决策树算法中信息熵在特征选择的应用与实现——基于机器学习
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简介：
本文探讨了信息熵在决策树算法中的应用，重点研究其如何用于评估和选择最佳特征以构建高效的预测模型，并提供了具体的实现方法。
在机器学习决策树算法中的特征选择实现里，我们首先定义信息熵的概念：
- 熵（经验熵）
接下来以网上数据贷款申请为例来解释如何利用ID3算法计算年龄属性的三个分支青年、中年及老年的信息熵。
在这个例子中，我们需要明确以下几点：
1. 年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年
2. 类别（是否给贷款）：no代表否，yes代表是
为了实现这个功能，我们使用如下代码：
```python
from math import log
def funbasic(data):
```
请注意，在实际应用中还需要补充完整计算信息熵的函数体部分。
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