Định nghĩa của entropy trong cây quyết định là gì?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Sự hỗn loạn : MỘT cây quyết định được xây dựng từ trên xuống từ một nút gốc và liên quan đến việc phân vùng dữ liệu thành các tập con chứa các cá thể có giá trị tương tự (đồng nhất). Thuật toán ID3 sử dụng Sự hỗn loạn để tính toán độ đồng nhất của một mẫu.

Mọi người cũng hỏi, đó là định nghĩa của entropy trong học máy là gì?

Sự hỗn loạn , vì nó liên quan đến máy học , là thước đo tính ngẫu nhiên trong thông tin đang được xử lý. Càng cao Sự hỗn loạn , càng khó rút ra kết luận nào từ thông tin đó. Lật đồng xu là một ví dụ về một hành động cung cấp thông tin là ngẫu nhiên. Đây là bản chất của Sự hỗn loạn.

Bên cạnh trên, thông tin thu được và entropy trong cây quyết định là gì? Các thu được thông tin dựa trên sự giảm xuống Sự hỗn loạn sau khi tập dữ liệu được tách trên một thuộc tính. Xây dựng một cây quyết định là tất cả về việc tìm kiếm thuộc tính trả về giá trị cao nhất thu được thông tin (tức là các nhánh đồng nhất). Kết quả là Thông tin thu được , hoặc giảm trong Sự hỗn loạn.

Cũng cần biết, giá trị nhỏ nhất của entropy trong cây quyết định là bao nhiêu?

Sự hỗn loạn Là thấp nhất ở các cực, khi bong bóng không chứa các trường hợp tích cực hoặc chỉ chứa các trường hợp tích cực. Tức là, khi bong bóng thuần túy thì độ rối loạn là 0. Sự hỗn loạn cao nhất ở giữa khi bong bóng được chia đều giữa các trường hợp tích cực và tiêu cực.

Entropy trong rừng ngẫu nhiên là gì?

Entropy là gì và tại sao Thông tin đạt được quan trọng trong Phán quyết Cây? Nasir Islam Sujan. 29 tháng 6 năm 2018 · 5 phút đọc. Theo Wikipedia, Sự hỗn loạn đề cập đến sự rối loạn hoặc không chắc chắn. Sự định nghĩa: Sự hỗn loạn là các thước đo về tạp chất, rối loạn hoặc không chắc chắn trong một loạt các ví dụ.