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• 2024년 11월 5일 (화) 06:04 핵톤 토론 기여님이 Impurity (Data Science) 문서를 만들었습니다 (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