DamiRocK

Раздвоение каждой категории пополам: как меняются entropy, perplexity и Gini

Если каждую вероятность pk заменить двумя категориями pk/2, энтропия увеличивается ровно на ln2, perplexity удваивается, а Gini растёт.

Условие

Каждое событие X=k разбили на два равновероятных подсобытия с вероятностями p_k/2. Как изменятся энтропия, perplexity и индекс Джини?

Ответ источника

Все три характеристики увеличатся.

Точная прибавка энтропии

Новая энтропия:

−Σ_k 2(p_k/2)ln(p_k/2)=−Σp_k ln p_k + ln2.

Поэтому H_new=H_old+ln2.

Perplexity

exp(H_new)=2exp(H_old): эффективное число категорий ровно удваивается.

Gini

Сумма квадратов вероятностей меняется с Σp_k² на Σ2(p_k/2)²=(1/2)Σp_k². Поэтому

I_new=1−(1/2)Σp_k², что больше I_old=1−Σp_k² для любого настоящего распределения.

Изменились метки исходов, но не была добавлена неопределённость «внутри» каждого старого события из внешнего источника: она специально создана равновероятным разделением, что и даёт ровно один дополнительный бит при логарифме по основанию 2.

Борис Демешев и участники · mlearn_pro, задача 78 · CC BY 4.0. Качественный ответ сохранён; точные изменения выведены.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.