Entropy (Data Science): 편집 역사

2024년 11월 5일 (화)

• 최신이전 06:142024년 11월 5일 (화) 06:14‎ 핵톤 토론 기여‎ 5,845 바이트 +3,236‎ 편집 요약 없음 편집 취소 태그: 시각 편집
• 최신이전 06:022024년 11월 5일 (화) 06:02‎ 핵톤 토론 기여‎ 2,609 바이트 +36‎ 편집 요약 없음 편집 취소 태그: 시각 편집

2024년 11월 4일 (월)

• 최신이전 11:472024년 11월 4일 (월) 11:47‎ 핵톤 토론 기여‎ 2,573 바이트 −4‎ 편집 요약 없음 편집 취소 태그: 시각 편집

• 최신이전 11:462024년 11월 4일 (월) 11:46‎ 핵톤 토론 기여‎ 2,577 바이트 +2,577‎ Created page with "'''Entropy (Data Science)''' In '''Data Science''', '''Entropy''' is a measure of randomness or uncertainty in a dataset. Often used in Decision Trees and other machine learning algorithms, entropy quantifies the impurity or unpredictability of information in a set of data. In classification tasks, entropy helps determine the best way to split data to reduce uncertainty and increase homogeneity in the resulting subsets. ==How Entropy Works== Entropy, denoted as H, is ca..." 태그: 시각 편집