对于二值数据，可以将其看作是只有两个取值的连续变量，即将0和1视为两个数值点，然后进行熵值计算。具体步骤如下：

将二值变量转化为数值变量。例如，将“否”表示为0，“是”表示为1。
计算该指标下各个样本所对应的概率。对于二值变量，概率可以看作是0和1的样本数之比。
计算该指标的信息熵。对于二值变量，信息熵的计算公式为： -p * log2(p) - (1-p) * log2(1-p)，其中p为该指标下“是”的概率。
如果需要将该指标纳入指标体系的综合评价，还需要进行归一化处理，例如将信息熵除以其最大可能值log2(2)。
需要注意的是，在计算熵值时，样本数不能过少，否则可能会导致熵值不稳定，因此建议在计算熵值前先进行样本筛选，以保证样本数量足够

非常感谢！请问处理方法出处是？有点不太明白，想自己再看看琢磨琢磨

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是不是可以这样理解：
二值数据，不需要做数据预处理，在计算信息熵那一步时，二值型计算公式用你给的这个公式计算

二值数据，不需要做数据预处理，在计算信息熵那一步时，二值型计算公式用你给的这个公式计算