DamiRocK

Information gain дерева: parent 50/50, дети 40/10 и 10/40

Parent entropy=ln2. Каждый child имеет доли 0,8/0,2 и entropy≈0,5004; weighted entropy такое же, information gain≈0,1927 nat.

Задача

Корневой узел содержит 50 объектов класса 1 и 50 класса 0. Split создаёт детей (40,10) и (10,40). Найдите entropy information gain.

До split

H_parent=−2·0,5ln0,5=ln2≈0,693147.

После split

Оба ребёнка имеют proportions 0,8 и 0,2, поэтому

H_child=−0,8ln0,8−0,2ln0,2≈0,500402.

Оба содержат по 50 объектов, weighted entropy тоже 0,500402.

Information gain

IG≈0,693147−0,500402=0,192745 nat.

Что измеряет gain

Разбиение полезно, потому что каждый дочерний узел чище родителя, хотя один предпочитает класс 1, другой класс 0. Направление majority не влияет на entropy — важна концентрация распределения.

Редакционная практика по decision trees в тематике mlearn_pro · CC BY 4.0.

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.