Wat is entropie-informatiewinst?
Wat is entropie-informatiewinst?

Video: Wat is entropie-informatiewinst?

Video: Wat is entropie-informatiewinst?
Video: How to find the Entropy and Information Gain in Decision Tree Learning by Mahesh Huddar 2024, November
Anonim

Informatiewinst = hoeveel Entropie we hebben verwijderd, dus

Dit is logisch: hoger Informatiewinst = meer Entropie verwijderd, dat is wat we willen. In het perfecte geval zou elke tak slechts één kleur bevatten na de splitsing, wat nul zou zijn entropie !

Trouwens, wat is informatiewinst en entropie in de beslisboom?

Informatiewinst : De informatiewinst is gebaseerd op de afname van entropie nadat een dataset is gesplitst op een attribuut. Een bouwen beslissingsboom draait allemaal om het vinden van een attribuut dat het hoogste oplevert informatiewinst (d.w.z. de meest homogene takken). Stap 1: Bereken entropie van het doel.

Evenzo, wat is entropie in gegevens? Informatie entropie is de gemiddelde snelheid waarmee informatie wordt geproduceerd door een stochastische bron van gegevens . De maatstaf van informatie entropie geassocieerd met elke mogelijke gegevens waarde is de negatieve logaritme van de kansmassafunctie voor de waarde: waar wordt de verwachting bepaald door de kans.

Wat betekent in dit verband informatiewinst?

Informatiewinst berekent de vermindering in entropie of verrassing van het op de een of andere manier transformeren van een dataset. Informatiewinst is de vermindering van entropie of verrassing door het transformeren van een dataset en wordt vaak gebruikt bij het trainen van beslissingsbomen.

Wat is de definitie van entropie in de beslisboom?

Definitie : Entropie is de maatstaf voor onzuiverheid, wanorde of onzekerheid in een aantal voorbeelden.

Aanbevolen: