Question

请让我们考虑一下这段代码

function averageentropy=calculate(f,y)
count1=0;
count0=0;
n=length(f);
n1=0;
n0=0;
 entrop1=0;
  entrop2=0;
bigp=sum(f)/n;
indf1 = f == 1;
indf0 = ~indf1 ;
indy1 = y == 1;
indy0 = ~indy1 ;
count1 = sum(indf1 & indy1) ;
count0 = sum(indf0 & indy0) ;
n1 = sum(indf1);
n0 = sum(indf0);
 smallpplus=count1/n1;
 smallpminus=count0/n0;
 if smallpplus==0 || (1-smallpplus==0)
     entrop1=0;
 else
 entrop1=-smallpplus*log2(smallpplus)-(1- smallpplus)*log2(1- smallpplus);
end
  if smallpminus==0 || (1-smallpminus==0)
     entrop2=0;
  else
  entrop2=-smallpminus*log2(smallpminus)-(1- smallpminus)*log2(1- smallpminus);

 end 
  averageentropy=bigp*entrop1+(1-bigp)*entrop2;
end

我想要关注的事情，首先考虑关注f2和y的数据

和

我想计算以下步骤

1.计算bigp，其在f2中等于1除以f2的长度，这段代码很好地完成了这部分

我想在y中计算数字1，其中f2 = 1

2.1我定义了小p加上这个数除以f2中的数字1

3.i想要计算y中1的数字，其中f2 = 0

3.1我定义了小p减去这个数字除以总数f2 = 0

最后我想计算平均熵，公式用代码表示

应该得到的是0.47，但我得到0.4，pl;轻松帮我解决这个问题

已更新我认为这一行应该是错误

count1 = sum(indf1 & indy1) ;
count0 = sum(indf0 & indy1) ;

更准确地说

count0 = sum(indf0 & indy1) 

count0 =

     3

有错误，必须有3/8 = 0.375

Answer 1

既然你说过“我在Excel中完成了这个计算，我知道正确答案是什么”，我决定将上面的代码“转换成excel”（确切地说是VBA）。当我对给定的两个向量进行计算时，得到大约0.4的熵（即0.3936） - 而不是你声称应该得到的0.47。

那么 - “正确”答案是什么，你怎么知道？

我问的原因是：一旦我们在任何语言中使用“工作代码”，如果您遇到翻译，我们可以帮助您。但是当我们不知道你想要做什么时（这可能只是语言障碍），我们无法帮助你。

作为参考，以下是您在VBA中的上述代码：让我们按照您的意图做到这一点，然后我们将翻译。 OK？

Option Explicit

Function calculateEntropy(f, y)
Dim indf1(), indf0(), indy1(), indy0()
Dim count0, count1
Dim n, n0, n1, ii
Dim entrop1, entrop2
Dim bigp, littlep, smallPplus, smallPminus

count1 = 0
count0 = 0
n = UBound(f)
ReDim indf1(1 To n)
ReDim indf0(1 To n)
ReDim indy1(1 To n)
ReDim indy0(1 To n)

n1 = 0
n0 = 0
entrop1 = 0
entrop2 = 0
count1 = 0
count0 = 0

bigp = WorksheetFunction.Sum(f) / n

For ii = 1 To n
  If (f(ii) = 1) Then
    indf1(ii) = 1
    indf0(ii) = 0
  Else
    indf1(ii) = 0
    indf0(ii) = 1
  End If

  If (y(ii) = 1) Then
    indy1(ii) = 1
    indy0(ii) = 0
  Else
    indy1(ii) = 0
    indy0(ii) = 1
  End If

Next ii

For ii = 1 To n
  n1 = n1 + indf1(ii)
  n0 = n0 + indf0(ii)
  If (indf1(ii) = 1 And indy1(ii) = 1) Then count1 = count1 + 1
  If (indf1(ii) = 0 And indy0(ii) = 0) Then count0 = count0 + 1
Next ii

smallPplus = count1 / n1
smallPminus = count0 / n0
If smallPplus = 0 Or (1 - smallPplus) = 0 Then
  entrop1 = 0
Else
  entrop1 = -smallPplus * Log(smallPplus) - (1 - smallPplus) * Log(1 - smallPplus)
End If

If smallPminus = 0 Or (1 - smallPminus) = 0 Then
  entrop2 = 0
Else
  entrop2 = -smallPminus * Log(smallPminus) - (1 - smallPminus) * Log(1 - smallPminus)
End If

' note - have to divide whole thing by Log(2) since VBA does not have LOG2() function built in)
calculateEntropy = (bigp * entrop1 + (1 - bigp) * entrop2) / Log(2)

End Function

Sub test()
Dim f()
Dim y()
f = Array(0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1)
y = Array(1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0)

MsgBox "entropy is " & calculateEntropy(f, y)

End Sub

如何正确计算两个向量中匹配对的数量

1 个答案: