Video: ¿Qué es la ganancia de información de entropía?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
Ganancia de información = cuanto Entropía lo quitamos, entonces
Esto tiene sentido: mayor Ganancia de información = más Entropía eliminado, que es lo que queremos. En el caso perfecto, cada rama contendría solo un color después de la división, que sería cero entropía !
Además, ¿qué es la ganancia de información y la entropía en el árbol de decisiones?
Ganancia de información : Los ganancia de información se basa en la disminución de entropía después de que un conjunto de datos se divide en un atributo. Construyendo un árbol de decisión se trata de encontrar un atributo que devuelva el valor más alto ganancia de información (es decir, las ramas más homogéneas). Paso 1: Calcular entropía del objetivo.
De manera similar, ¿qué es la entropía en los datos? Información entropía es la tasa promedio a la que la información es producida por una fuente estocástica de datos . La medida de la información entropía asociado con cada posible datos valor es el logaritmo negativo de la función de masa de probabilidad para el valor: donde es la expectativa definida por la probabilidad.
En este sentido, ¿qué significa ganar información?
Ganancia de información calcula la reducción de entropía o sorpresa al transformar un conjunto de datos de alguna manera. Ganancia de información es la reducción de la entropía o la sorpresa al transformar un conjunto de datos y se utiliza a menudo en el entrenamiento de árboles de decisión.
¿Cuál es la definición de entropía en el árbol de decisión?
Definición : Entropía son las medidas de impureza, desorden o incertidumbre en un montón de ejemplos.
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