Impurity (Data Science): 편집 역사

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2024년 11월 5일 (화)

  • 최신이전 06:042024년 11월 5일 (화) 06:04‎ 핵톤 토론 기여‎ 4,904 바이트 +4,904‎ Created page with "In data science, impurity refers to the degree of heterogeneity in a dataset, specifically within a group of data points. Impurity is commonly used in decision trees to measure how "mixed" the classes are within each node or split. A high impurity indicates a mix of different classes, while a low impurity suggests that the data is homogenous or predominantly from a single class. Impurity measures guide the decision tree-building process by helping identify the best featu..." 태그: 시각 편집
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