Ano ang entropy information gain?
Ano ang entropy information gain?

Video: Ano ang entropy information gain?

Video: Ano ang entropy information gain?
Video: How to find the Entropy and Information Gain in Decision Tree Learning by Mahesh Huddar 2024, Mayo
Anonim

Pagkamit ng Impormasyon = magkano Entropy tinanggal namin, kaya

Makatuwiran ito: mas mataas Pagkamit ng Impormasyon = higit pa Entropy tinanggal, na kung ano ang gusto namin. Sa perpektong kaso, ang bawat sangay ay maglalaman lamang ng isang kulay pagkatapos ng hati, na magiging zero entropy !

Bukod, ano ang nakuha ng impormasyon at entropy sa puno ng desisyon?

Pagkamit ng Impormasyon : Ang pagkuha ng impormasyon ay batay sa pagbaba sa entropy pagkatapos na hatiin ang isang set ng data sa isang katangian. Pagbuo ng a puno ng desisyon ay tungkol sa paghahanap ng katangian na nagbabalik ng pinakamataas pagkuha ng impormasyon (ibig sabihin, ang pinaka homogenous na mga sanga). Hakbang 1: Kalkulahin entropy ng target.

Katulad nito, ano ang entropy sa data? Impormasyon entropy ay ang average na rate kung saan ang impormasyon ay ginawa ng isang stochastic source ng datos . Ang sukatan ng impormasyon entropy nauugnay sa bawat posible datos ang value ay ang negatibong logarithm ng probability mass function para sa value: kung saan ang inaasahan ay tinukoy ng probability.

Kaugnay nito, ano ang ibig sabihin ng pagkakaroon ng impormasyon?

Pagkamit ng impormasyon kinakalkula ang pagbawas sa entropy o sorpresa mula sa pagbabago ng isang dataset sa ilang paraan. Pagkamit ng impormasyon ay ang pagbawas sa entropy o sorpresa sa pamamagitan ng pagbabago ng isang dataset at kadalasang ginagamit sa mga puno ng desisyon sa pagsasanay.

Alin ang kahulugan ng entropy sa decision tree?

Kahulugan : Entropy ay ang mga sukat ng karumihan, kaguluhan o kawalan ng katiyakan sa isang grupo ng mga halimbawa.

Inirerekumendang: