O que é ganho de informação de entropia?
O que é ganho de informação de entropia?

Vídeo: O que é ganho de informação de entropia?

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Vídeo: Árvores de Decisão: Exercício Entropia e Ganho (Linguagens de Programação) 2024, Novembro
Anonim

Ganho de informação = quanto Entropia nós removemos, então

Isso faz sentido: superior Ganho de informação = mais Entropia removido, que é o que queremos. No caso perfeito, cada ramo conteria apenas uma cor após a divisão, que seria zero entropia !

Além disso, o que é ganho de informação e entropia na árvore de decisão?

Ganho de informação : O ganho de informação é baseado na diminuição em entropia depois que um conjunto de dados é dividido em um atributo. Construindo um árvore de decisão trata-se de encontrar o atributo que retorna o maior ganho de informação (ou seja, os ramos mais homogêneos). Etapa 1: Calcular entropia do alvo.

Da mesma forma, o que é entropia nos dados? Em formação entropia é a taxa média na qual a informação é produzida por uma fonte estocástica de dados . A medida da informação entropia associado a cada possível dados valor é o logaritmo negativo da função de massa de probabilidade para o valor: onde é a expectativa definida pela probabilidade.

Nesse sentido, o que significa ganho de informação?

Ganho de informação calcula a redução na entropia ou surpresa ao transformar um conjunto de dados de alguma forma. Ganho de informação é a redução da entropia ou surpresa pela transformação de um conjunto de dados e é frequentemente usado em árvores de decisão de treinamento.

Qual é a definição de entropia na árvore de decisão?

Definição : Entropia são as medidas de impureza, desordem ou incerteza em um monte de exemplos.

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