决策树是一种通过树形结构进行分类的人工智能预测模型，如根据图1所示“气象特点与游客是否来游乐场的关系”绘制的如图2所示的决策树树形结构：
通过了解当天的是否有风、天气、温度和湿度这4个节点参数即可预测当天是否有人来游乐场。
不同的节点划分顺序可以绘制不同的决策树，为了选出最优的节点划分顺序，需要采用“信息熵”与“信息增益”指标。
信息熵，又称香农熵，被用来度量信息量的大小，信息熵越大表示信息量越大。
信息增益，表示样本经某节点划分后的信息熵变化大小。我们绘制决策树时应当逐次选择信息增益最大的节点作为当前节点。
对于有n个信息的样本D，记第k个信息发生的概率为pk,信息熵计算公式为E（D）=−∑n1pklog2（pk），
例如游乐场14个样本中“去”（9个）、“不去”（5个），则信息熵=−（914log2914+514log2514）=0.940
若样本按“是否有风”节点划分，“是”（6个，其中3个去，3个不去）信息熵=−（36log236+36log236）=1；
“否”（8个，其中6个去，2个不去）信息熵=−（68log268+28log228）=0.811；经过此节点划分后的信息增益=原始信息熵−按此节点划分后样本信息熵比例和=0.940−（614×1+814×0.811）=0.048。
（1）根据上述描述与图1，则“天气”节点中的“多云”信息熵是 00。
（2）实现求首次划分节点的程序如下，请在横线处填入合适的代码：
n
1
9
14
9
14
5
14
5
14
3
6
3
6
3
6
3
6
6
8
6
8
2
8
2
8
6
14
8
14
【考点】应用程序的试运行和保存．
【答案】0
【解答】
【点评】
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发布：2024/6/27 10:35:59组卷：0引用：1难度：0.3
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