决策树的熵计算错误

问题描述

我有点想了解决策树计算的细节。 我获取了虹膜数据集，并使用以下公式计算了整个数据集的熵

 Entropy =   -  \Sigma _{k=1}^m   p(k) * log(p(k)


>>> ( (32/112) * log(32/112))   + ( (38/112) *log(38/112))    +( (42/112) * log(42/112))
-1.09

注意：32、38和42是虹膜数据集中三个类别的个体频率，它们的总数为112。

令我惊讶的是，最终得到的熵大于1。我什至没有使用 log2 ，它在熵的公式中存在（熵详细信息的屏幕截图如下）。 / p>

有人可以建议我在这里犯什么错误吗？

预先感谢

解决方法

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