Wat is die definisie van entropie in besluitboom?
Wat is die definisie van entropie in besluitboom?

Video: Wat is die definisie van entropie in besluitboom?

Video: Wat is die definisie van entropie in besluitboom?
Video: Tutorial 37: Entropy In Decision Tree Intuition 2024, November
Anonim

Entropie : A besluit boom is van bo af gebou vanaf 'n wortelnodus en behels die partisie van die data in substelle wat gevalle met soortgelyke waardes (homogeen) bevat. ID3 algoritme gebruik entropie om die homogeniteit van 'n monster te bereken.

Mense vra ook, wat is die definisie van entropie in masjienleer?

Entropie , soos dit verband hou met Masjienleer , is 'n maatstaf van die ewekansigheid in die inligting wat verwerk word. Hoe hoër die entropie , hoe moeiliker is dit om enige gevolgtrekkings uit daardie inligting te maak. Om 'n muntstuk te draai is 'n voorbeeld van 'n aksie wat inligting verskaf wat ewekansig is. Dit is die essensie van entropie.

Behalwe hierbo, wat is inligtingswins en entropie in besluitnemingsboom? Die inligting verkry is gebaseer op die afname in entropie nadat 'n datastel op 'n kenmerk verdeel is. Konstruksie van 'n besluitboom gaan alles oor die vind van eienskap wat die hoogste opbrengs gee inligting verkry (m.a.w. die mees homogene takke). Die resultaat is die Inligtingswins , of verminder in entropie.

Weet ook, wat is die minimum waarde van entropie in 'n besluitboom?

Entropie is laagste by die uiterstes, wanneer die borrel óf geen positiewe gevalle of slegs positiewe gevalle bevat nie. Dit wil sê, wanneer die borrel suiwer is, is die wanorde 0. Entropie is die hoogste in die middel wanneer die borrel eweredig tussen positiewe en negatiewe gevalle verdeel is.

Wat is entropie in ewekansige woud?

Wat is entropie en waarom inligtingswins belangrik is Besluit Bome? Nasir Islam Sujan. 29 Jun 2018 · 5 min gelees. Volgens Wikipedia, Entropie verwys na wanorde of onsekerheid. Definisie: Entropie is die maatstawwe van onreinheid, wanorde of onsekerheid in 'n klomp voorbeelde.

Aanbeveel: