熵权法中计算的熵值与决策树的熵值完全不一样之谜

熵权法中的熵值计算公式如图所示： 比如说某个评价的指标完全一样，1,1,1,1,1,1 那么m=6，p1到p6的概率均等于1/6；这个时候的熵值是最大的；所以在计算指标权重时，用这种方法反而是数据越小越混乱；权重越大；所以计算权重时都需要将1-ent值；这里的本质是已经将类别分好的，这里的数值代表属于该类别的样本个数； 而我在决策树算法中看到的熵值， m=2,p1=1（值为1的是一类）；p2=0，

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