Keuntungan Informasi

Apa Keuntungan Informasi? Gain informasi, atau IG singkatnya, mengukur pengurangan entropi atau kejutan dengan membagi dataset sesuai dengan nilai yang diberikan dari variabel acak. Keuntungan informasi yang lebih besar menunjukkan kelompok entropi yang lebih rendah atau kelompok sampel, dan karenanya kurang terkejut.

1. Apa itu informasi perolehan informasi?
2. Apa itu entropi dan perolehan informasi?
3. Apa keuntungan informasi di pohon keputusan?
4. Dapat mendapatkan informasi lebih besar dari 1?

Apa itu informasi perolehan informasi?

Informasi Gain = Entropi Sebelum Memisahkan - Entropi Setelah Memisahkan. Diberi distribusi probabilitas sedemikian. P = (p₁ , p₂ ,.......p_n ), dan di mana (p_saya) adalah probabilitas titik data dalam subset 𝐷𝑖 dataset 𝐷, oleh karena itu, entropi didefinisikan sebagai.

Apa itu entropi dan perolehan informasi?

Entropi adalah ketidakpastian/ keacakan dalam data, semakin banyak keacakan semakin tinggi entropi. Informasi Keuntungan Menggunakan Entropi Untuk Membuat Keputusan. Jika entropi lebih sedikit, informasi akan lebih. Keuntungan Informasi digunakan di pohon keputusan dan hutan acak untuk memutuskan perpecahan terbaik.

Apa keuntungan informasi di pohon keputusan?

Keuntungan Informasi adalah kriteria dasar untuk memutuskan apakah fitur harus digunakan untuk membagi node atau tidak. Fitur dengan split optimal i.e., Nilai Informasi Tertinggi Keuntungan pada simpul pohon keputusan digunakan sebagai fitur untuk membelah node.

Dapat mendapatkan informasi lebih besar dari 1?

Ya, itu memang memiliki batas atas, tetapi tidak 1. Informasi timbal balik (dalam bit) adalah 1 ketika dua pihak (secara statistik) berbagi satu informasi. Namun, mereka dapat berbagi data besar yang sewenang -wenang. Secara khusus, jika mereka berbagi 2 bit, maka itu adalah 2.