Howtosignalprocessing
Apakah keuntungan maklumat? Keuntungan maklumat, atau IG untuk pendek, mengukur pengurangan entropi atau kejutan dengan memisahkan dataset mengikut nilai tertentu pemboleh ubah rawak. Keuntungan maklumat yang lebih besar mencadangkan kumpulan entropi yang lebih rendah atau kumpulan sampel, dan oleh itu kurang mengejutkan.
- Apakah maklumat keuntungan maklumat?
- Apakah entropi dan keuntungan maklumat?
- Apakah maklumat yang diperoleh dalam pokok keputusan?
- Bolehkah maklumat mendapat lebih besar daripada 1?
Apakah maklumat keuntungan maklumat?
Keuntungan maklumat = entropi sebelum berpecah - entropi setelah berpecah. Diberi taburan kebarangkalian seperti itu. P = (p1 , p2 ,.......pn ), dan di mana (pi) adalah kebarangkalian titik data dalam subset 𝐷𝑖 dataset 𝐷, oleh itu, entropi ditakrifkan sebagai.
Apakah entropi dan keuntungan maklumat?
Entropi adalah ketidakpastian/ rawak dalam data, semakin banyak rawak yang lebih tinggi akan menjadi entropi. Maklumat keuntungan menggunakan entropi untuk membuat keputusan. Sekiranya entropi kurang, maklumat akan lebih banyak. Keuntungan maklumat digunakan dalam pokok keputusan dan hutan rawak untuk menentukan perpecahan terbaik.
Apakah maklumat yang diperoleh dalam pokok keputusan?
Keuntungan maklumat adalah kriteria asas untuk memutuskan sama ada ciri harus digunakan untuk memecah nod atau tidak. Ciri dengan perpecahan optimum i.e., Nilai keuntungan maklumat tertinggi di nod pokok keputusan digunakan sebagai ciri untuk memisahkan nod.
Bolehkah maklumat mendapat lebih besar daripada 1?
Ya, ia mempunyai batas atas, tetapi bukan 1. Maklumat bersama (dalam bit) adalah 1 apabila dua pihak (secara statistik) berkongsi sedikit maklumat. Walau bagaimanapun, mereka boleh berkongsi data besar sewenang -wenangnya. Khususnya, jika mereka berkongsi 2 bit, maka itu adalah 2.
