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¿Qué es la ganancia de la información?? La ganancia de información, o IG para abreviar, mide la reducción de la entropía o la sorpresa al dividir un conjunto de datos de acuerdo con un valor dado de una variable aleatoria. Una ganancia de información mayor sugiere un grupo de entropía más bajo o grupos de muestras, y por lo tanto, menos sorpresa.
- ¿Qué es la fórmula de ganancia de información??
- ¿Qué es la entropía y la ganancia de información??
- ¿Qué es la ganancia de información en los árboles de decisión??
- ¿Puede ganar información mayor que 1??
¿Qué es la fórmula de ganancia de información??
Ganancia de información = entropía antes de dividir - entropía después de dividir. Dada una distribución de probabilidad tal que. P = (P1 , pag2 ,.......pagnorte ), y donde (Pi) es la probabilidad de un punto de datos en el subconjunto de 𝐷𝑖 de un conjunto de datos 𝐷, por lo tanto, la entropía se define como la.
¿Qué es la entropía y la ganancia de información??
La entropía es la incertidumbre/ aleatoriedad en los datos, cuanto más será la aleatoriedad, mayor será la entropía. La ganancia de información utiliza entropía para tomar decisiones. Si la entropía es menor, la información será más. La ganancia de información se utiliza en árboles de decisión y bosque aleatorio para decidir la mejor división.
¿Qué es la ganancia de información en los árboles de decisión??
La ganancia de la información es el criterio básico para decidir si una característica debe usarse para dividir un nodo o no. La característica con la división óptima I.mi., El valor más alto de la ganancia de información en un nodo de un árbol de decisión se utiliza como característica para dividir el nodo.
¿Puede ganar información mayor que 1??
Sí, tiene un límite superior, pero no 1. La información mutua (en bits) es 1 cuando dos partes (estadísticamente) comparten un poco de información. Sin embargo, pueden compartir datos arbitrarios grandes. En particular, si comparten 2 bits, entonces son 2.
