निर्णय वृक्ष में एन्ट्रापी की परिभाषा क्या है?
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एन्ट्रापी : ए निर्णय वृक्ष रूट नोड से ऊपर-नीचे बनाया गया है और इसमें डेटा को सबसेट में विभाजित करना शामिल है जिसमें समान मान (सजातीय) वाले इंस्टेंस होते हैं। ID3 एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है एन्ट्रापी एक नमूने की एकरूपता की गणना करने के लिए।

लोग यह भी पूछते हैं कि मशीन लर्निंग में एन्ट्रापी की परिभाषा क्या है?

एन्ट्रापी , जैसा कि यह संबंधित है मशीन लर्निंग , संसाधित की जा रही जानकारी में यादृच्छिकता का एक उपाय है। उच्च एन्ट्रापी , उस जानकारी से कोई निष्कर्ष निकालना उतना ही कठिन है। एक सिक्का फ़्लिप करना एक ऐसी क्रिया का एक उदाहरण है जो यादृच्छिक जानकारी प्रदान करता है। यह का सार है एन्ट्रापी.

उपरोक्त के अलावा, निर्णय वृक्ष में सूचना लाभ और एन्ट्रापी क्या है? NS सूचना लाभ में कमी पर आधारित है एन्ट्रापी एक विशेषता पर एक डेटासेट विभाजित होने के बाद। निर्माण निर्णय वृक्ष यह सब उस विशेषता को खोजने के बारे में है जो उच्चतम लौटाती है सूचना लाभ (यानी, सबसे सजातीय शाखाएं)। परिणाम है सूचना लाभ , या में कमी एन्ट्रापी.

यह भी जानिए, निर्णय वृक्ष में एन्ट्रापी का न्यूनतम मूल्य क्या है?

एन्ट्रापी है निम्नतम चरम सीमा पर, जब बुलबुले में या तो कोई सकारात्मक उदाहरण नहीं होता है या केवल सकारात्मक उदाहरण होते हैं। यानी जब बुलबुला शुद्ध होता है तो विकार 0 होता है। एन्ट्रापी बीच में उच्चतम होता है जब बुलबुला सकारात्मक और नकारात्मक उदाहरणों के बीच समान रूप से विभाजित होता है।

यादृच्छिक वन में एन्ट्रापी क्या है?

एन्ट्रॉपी क्या है और सूचना लाभ क्यों मायने रखता है फैसला पेड़? नासिर इस्लाम सुजान जून 29, 2018 · 5 मिनट पढ़ा। विकिपीडिया के अनुसार, एन्ट्रापी अव्यवस्था या अनिश्चितता को संदर्भित करता है। परिभाषा: एन्ट्रापी उदाहरणों के एक समूह में अशुद्धता, अव्यवस्था या अनिश्चितता का उपाय है।

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