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Gain d'information

Gain d'information

Qu'est-ce que le gain d'information? Le gain d'informations, ou IG pour court, mesure la réduction de l'entropie ou de la surprise en divisant un ensemble de données en fonction d'une valeur donnée d'une variable aléatoire. Un gain d'information plus important suggère un groupe d'entropie ou des groupes d'échantillons inférieurs, et donc moins de surprise.

  1. Qu'est-ce que la formule de gain d'information?
  2. Qu'est-ce que l'entropie et le gain d'information?
  3. Qu'est-ce que le gain d'information dans les arbres de décision?
  4. Le gain d'informations peut-il être supérieur à 1?

Qu'est-ce que la formule de gain d'information?

Gain d'information = entropie avant le fractionnement - Entropie après division. Étant donné une distribution de probabilité telle que. P = (p1 , p2 ,.......pn ), et où (pje) est la probabilité d'un point de données dans le sous-ensemble de 𝐷𝑖 d'un ensemble de données 𝐷, par conséquent, l'entropie est définie comme le.

Qu'est-ce que l'entropie et le gain d'information?

L'entropie est l'incertitude / le hasard dans les données, plus l'aléatoire est élevé, plus l'entropie sera élevée. Le gain d'information utilise l'entropie pour prendre des décisions. Si l'entropie est moindre, les informations seront plus. Le gain d'information est utilisé dans les arbres de décision et les forêts aléatoires pour décider de la meilleure division.

Qu'est-ce que le gain d'information dans les arbres de décision?

Le gain d'information est le critère de base pour décider si une fonctionnalité doit être utilisée pour diviser un nœud ou non. La fonctionnalité avec la scission optimale i.e., La valeur la plus élevée de gain d'information à un nœud d'un arbre de décision est utilisée comme fonctionnalité pour diviser le nœud.

Le gain d'informations peut-il être supérieur à 1?

Oui, il a une limite supérieure, mais pas 1. Les informations mutuelles (en bits) sont 1 lorsque deux parties (statistiquement) partagent un peu d'informations. Cependant, ils peuvent partager une grande données arbitraires. En particulier, s'ils partagent 2 bits, alors c'est 2.

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