정보이득이란? 지니불순도, 엔트로피, 분류오차 예제 풀이, 파이썬 코드 풀이(Information Gain, Gini Impurity, Entrophy, Classification Error)#1

정보이득이란(Information Gain)? 정보 이득(Information Gain)은 정보 이론과 머신 러닝에서 사용되는 개념으로, 주어진 속성이나 특성을 기준으로 데이터를 분할할 때 얻을 수 있는 정보의 양을 측정하는 지표입니다. 정보 이득은 데이터 분할 전후의 불확실성 감소량을 측정하여 해당 속성이나 특성이 분류 작업에 얼마나 유용한지를 평가하는 데 사용됩니다. 정보 이득은 지니불순도, 엔트로피, 분류오차(Gini Impurity, Entrophy, Classification Error)라고 불리는 개념을 기반으로 계산됩니다. 엔트로피는 주어진 데이터 집합의 혼잡도나 불확실성을 나타내는 지표로, 값이 작을수록 데이터가 분류되어 정돈되어 있다는 의미를 가지고 있습니다. 따라서 정보 이득은 주어진 ..

원문링크 : 정보이득이란? 지니불순도, 엔트로피, 분류오차 예제 풀이, 파이썬 코드 풀이(Information Gain, Gini Impurity, Entrophy, Classification Error)#1