Zysk informacje

Co to jest wzrost informacji? Wsparcie informacji lub IG w skrócie, mierzy zmniejszenie entropii lub zaskoczeniem poprzez podzielenie zestawu danych zgodnie z daną wartością zmiennej losowej. Większy wzrost informacji sugeruje niższą grupę entropii lub grupy próbek, a zatem mniej zaskoczenia.

1. Jaka jest formuła zysku informacji?
2. Co to jest entropia i zysk informacje?
3. Jaki jest wzrost informacji w drzewach decyzyjnych?
4. Czy informacje mogą być większe niż 1?

Jaka jest formuła zysku informacji?

Uzyskiwanie informacji = entropia przed rozstaniem - entropia po rozstaniu. Biorąc pod uwagę rozkład prawdopodobieństwa, aby. P = (P₁ , p₂ ,.......p_n ) i gdzie (p_ja) jest prawdopodobieństwem punktu danych w podzbiorze 𝐷𝑖 zestawu danych 𝐷, dlatego entropia jest zdefiniowana jako.

Co to jest entropia i zysk informacje?

Entropia to niepewność/ losowość danych, tym bardziej losowość, tym wyższa będzie entropia. Uzyskiwanie informacji wykorzystuje entropię do podejmowania decyzji. Jeśli entropia jest mniejsza, informacje będą więcej. Uzyskiwanie informacji jest wykorzystywane w drzewach decyzyjnych i losowym lesie, aby zdecydować o najlepszym rozłamie.

Jaki jest wzrost informacji w drzewach decyzyjnych?

Uzyskiwanie informacji jest podstawowym kryterium decydowania o tym, czy funkcja powinna zostać wykorzystana do podziału węzła, czy nie. Funkcja z optymalnym podziałem i.mi., Najwyższa wartość wzmocnienia informacji w węźle drzewa decyzyjnego jest używana jako funkcja podziału węzła.

Czy informacje mogą być większe niż 1?

Tak, ma górną granicę, ale nie 1. Informacje wzajemne (w bitach) wynoszą 1, gdy dwie strony (statystycznie) udostępniają jedną informację. Mogą jednak udostępniać arbitralne duże dane. W szczególności, jeśli mają 2 bity, to jest 2.