Che cos'è il guadagno di informazioni sull'entropia?
Che cos'è il guadagno di informazioni sull'entropia?

Video: Che cos'è il guadagno di informazioni sull'entropia?

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Anonim

Guadagno di informazioni = quanto entropia abbiamo rimosso, quindi

Questo ha senso: più in alto Guadagno di informazioni = di più entropia rimosso, che è quello che vogliamo. Nel caso perfetto, ogni ramo conterrebbe solo un colore dopo la divisione, che sarebbe zero entropia !

Inoltre, cos'è il guadagno di informazioni e l'entropia nell'albero decisionale?

Guadagno di informazioni : Il guadagno di informazioni si basa sulla diminuzione di entropia dopo che un set di dati è stato suddiviso su un attributo. Costruire un albero decisionale si tratta di trovare l'attributo che restituisce il più alto guadagno di informazioni (cioè i rami più omogenei). Passaggio 1: calcola entropia del bersaglio.

Allo stesso modo, cos'è l'entropia nei dati? Informazione entropia è la velocità media con cui l'informazione è prodotta da una fonte stocastica di dati . La misura dell'informazione entropia associato a ogni possibile dati value è il logaritmo negativo della funzione di massa di probabilità per il valore: dove è l'aspettativa definita dalla probabilità.

A questo proposito, cosa significa acquisire informazioni?

Guadagno di informazioni calcola la riduzione dell'entropia o la sorpresa derivante dalla trasformazione di un set di dati in qualche modo. Guadagno di informazioni è la riduzione dell'entropia o sorpresa trasformando un set di dati ed è spesso utilizzata nell'addestramento degli alberi decisionali.

Qual è la definizione di entropia nell'albero decisionale?

Definizione : entropia sono le misure di impurità, disordine o incertezza in una serie di esempi.

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