前言

有很多度量可以用来确定划分记录的最佳方法。选择最佳划分的度量通常是根据划分后子女结点不纯性的程度。不纯的程度越低，类分布就会越倾斜。 例子： 类分布为（0,1）的结点具有零不纯性（是比较好的） 均衡分布（0.5,0.5）的结点具有最高的不纯性

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、不纯性度量的公式

注意：p(i|t)表示给定结点t中属于i类的比例

①熵（信息论中使用较多） Entropy（t）=②基尼值 Gini（t）= ③分类误差 Classification error（t）=

！以下是三种不纯性度量方法的计算实例：

二、测试条件的效果

为了确定测试条件的效果，需要比较父结点（划分前）的不纯程度和子女结点（划分后）的不纯程度，他们的差越大，测试的条件越好。增益∆是一种可以用来确定划分效果的标准 ①I(parent)：父结点（给定结点）的不纯性度量 ②N：父结点上的记录总数 ③k：属性个数 ④N(Vj)：与子女结点Vj相关联的记录个数 ⑤当选择熵作为不纯度度量时，熵的差就是信息增益

例题如下

1、测试效果：用熵的不纯性度量公式

对方案A： 解释：I(parent)=1→因为父结点是完全不分类

对方案B： 2、用分类误差的不纯性度量公式

对方案A

对方案B

通过计算结果可知，方案B的分类效果更好

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总结

这篇文章简单介绍了数据挖掘中对于分类的一般衡量方法，运用理论和例题结合的方式帮助理解。