목차 엔트로피(Entropy)란? 엔트로피는 머신러닝에서 데이터셋의 불확실성을 나타내는 척도입니다. 엔트로피를 계산하기 위해서는 데이터셋에서 각 클래스가 발생할 확률을 알아야 합니다. 수식으로 표현하면 다음과 같습니다. 여기서 H(X)는 데이터셋 X의 엔트로피를 나타내며, p(x)는 데이터셋 X에서 클래스 x가 발생할 확률을 나타냅니다. 이 식은 다음과 같이 해석할 수 있습니다. 데이터셋에서 각 클래스가 발생할 확률을 곱한 후, 이를 로그로 변환하고 음수로 바꾼 값들을 모두 더한 것입니다. 수식1에서 log2를 사용하는 이유는 확률의 특성과 관련이 있습니다. 우선, 확률은 항상 0과 1 사이의 값을 가집니다. 하지만, 이러한 확률을 곱하면 값이 매우 작아질 수 있습니다. 예를 들어, 0.001과 0.00..
원문링크 : 엔트로피(Entropy)란? 파이썬 엔트로피 예제 실습
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