Vidéo: Qu'est-ce que le gain d'informations d'entropie ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Gain d'informations = combien Entropie nous avons supprimé, donc
Cela a du sens: plus haut Gain d'informations = plus Entropie supprimé, c'est ce que nous voulons. Dans le cas parfait, chaque branche ne contiendrait qu'une seule couleur après la scission, qui serait zéro entropie !
Par ailleurs, qu'est-ce que le gain d'information et l'entropie dans l'arbre de décision ?
Gain d'informations : Les obtenir des informations repose sur la diminution de entropie après qu'un ensemble de données est divisé sur un attribut. Construire un arbre de décision consiste à trouver l'attribut qui renvoie le plus haut obtenir des informations (c'est-à-dire les branches les plus homogènes). Étape 1: Calculer entropie de la cible.
De même, qu'est-ce que l'entropie dans les données ? Informations entropie est le taux moyen auquel l'information est produite par une source stochastique de Les données . La mesure de l'information entropie associé à chaque possible Les données valeur est le logarithme négatif de la fonction de masse de probabilité pour la valeur: où est l'espérance définie par la probabilité.
À cet égard, que signifie l'acquisition d'informations ?
Gain d'informations calcule la réduction de l'entropie ou de la surprise résultant de la transformation d'un ensemble de données d'une manière ou d'une autre. Gain d'informations est la réduction de l'entropie ou de la surprise en transformant un ensemble de données et est souvent utilisé dans la formation des arbres de décision.
Quelle est la définition de l'entropie dans l'arbre de décision ?
Définition : Entropie est la mesure de l'impureté, du désordre ou de l'incertitude dans un tas d'exemples.
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