Informationsgewinn

Was ist Informationsgewinn? Informationsgewinn oder kurz IG misst die Verringerung der Entropie oder Überraschung durch Aufspalten eines Datensatzes gemäß einem bestimmten Wert einer Zufallsvariablen. Ein größerer Informationsgewinn deutet auf eine niedrigere Entropiegruppe oder Gruppen von Proben hin und daher weniger Überraschung.

1. Was ist Informationsgewinnformel?
2. Was ist Entropie und Informationsgewinn?
3. Was ist Informationen zu Entscheidungsbäumen?
4. Der Informationsgewinn ist größer als 1?

Was ist Informationsgewinnformel?

Informationsverstärkung = Entropie vor der Aufteilung - Entropie nach der Aufteilung. Bei einer Wahrscheinlichkeitsverteilung so, dass. P = (p₁ , p₂ ,.......p_n ) und wo (p_ich) ist die Wahrscheinlichkeit eines Datenpunkts in der Teilmenge von 𝐷𝑖 eines Datensatzes 𝐷, daher wird die Entropie als die definiert.

Was ist Entropie und Informationsgewinn?

Entropie ist Unsicherheit/ Zufälligkeit in den Daten, desto mehr ist die Zufälligkeit, desto höher ist die Entropie. Informationsgewinn verwendet Entropie, um Entscheidungen zu treffen. Wenn die Entropie geringer ist, werden Informationen mehr sein. Der Informationsgewinn wird in Entscheidungsbäumen und zufälligen Wäldern verwendet, um die beste Spaltung zu entscheiden.

Was ist Informationen zu Entscheidungsbäumen?

Informationsgewinn ist das grundlegende Kriterium, um zu entscheiden, ob eine Funktion zum Aufteilen eines Knotens verwendet werden soll oder nicht. Die Funktion mit dem optimalen Split i.e., Der höchste Wert des Informationsgewinns an einem Knoten eines Entscheidungsbaums wird als Merkmal für die Aufteilung des Knotens verwendet.

Der Informationsgewinn ist größer als 1?

Ja, es hat eine Obergrenze, aber nicht 1. Die gegenseitigen Informationen (in Bits) beträgt 1, wenn zwei Parteien (statistisch) ein Stück Informationen teilen. Sie können jedoch willkürliche große Daten teilen. Insbesondere, wenn sie 2 Bit teilen, dann ist es 2.