Прості поради та рекомендації

Приріст інформації є мірою різниці в ентропії між набором до і після поділу. Атрибут, який забезпечує найбільший приріст інформації, вибирається як розділений атрибут. Індекс Джині є ще одним показником домішки або невизначеності. Він коливається від 0 (повністю чистий) до 1 (повністю нечистий).20 березня 2023 р.

Він обчислюється шляхом віднімання суми квадратів ймовірностей кожного класу з одиниці. Він віддає перевагу більшим розділам і простий у виконанні, тоді як отримання інформації надає перевагу меншим розділам з різними значеннями. Для розбиття вибирається ознака з нижчим індексом Джині.

Ентропія та критерій Джині вимірюють подібні показники ефективності. Обчислення Gini Purity відбувається набагато швидше, оскільки обчислення обходиться дешевше, тоді як Entropy виконує обчислення журналів і є дорожчим обчисленням. Однак результати, отримані від Entropy, трохи кращі.

Приріст інформації – це міра, яка використовується для визначення того, яку функцію слід використовувати для розділення даних у кожному внутрішньому вузлі дерева рішень. Він обчислюється за допомогою ентропії. Ентропія: Ентропія є показником для вимірювання домішки в даному атрибуті. Він визначає випадковість даних.

Gain Ratio є доповненням до Information Gain, створеного для вирішення основної проблеми його попередника. Індекс Джині, з іншого боку, був розроблений незалежно з його початковою метою — оцінити розподіл доходів у країнах, а потім адаптувати його для роботи як евристики для оптимізації розподілу.

Приріст інформації є мірою різниці в ентропії між набором до і після поділу. Атрибут, який забезпечує найбільший приріст інформації, вибирається як розділений атрибут. Індекс Джині є ще одним показником домішки або невизначеності. Він коливається від 0 (повністю чистий) до 1 (повністю нечистий).