Information Gain: 편집 역사

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2024년 11월 5일 (화)

  • 최신이전 06:062024년 11월 5일 (화) 06:06‎ 핵톤 토론 기여‎ 4,722 바이트 +4,722‎ Created page with "Information Gain is a metric used in machine learning to measure the effectiveness of a feature in classifying data. It quantifies the reduction in entropy (impurity) achieved by splitting a dataset based on a particular feature. Information gain is widely used in decision tree algorithms to select the best feature for each node split, maximizing the model’s predictive accuracy. ==Definition of Information Gain== Information gain is defined as the difference in entropy..." 태그: 시각 편집
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