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정보 이득(Information Gain) 쉽게 이해하기

정보 이득은 머신러닝, 특히 의사 결정 트리(Decision Tree) 알고리즘에서 중요한 개념입니다. 이 글에서는 정보 이득의 정의, 계산 방법, 그리고 실제 사용 예시를 통해 정보 이득을 쉽게 이해할 수 있도록 돕겠습니다. 정보 이득을 통해 의사 결정 트리가 어떤 기준으로 데이터를 분할하는지 알아보고, 정보 이득의 한계점과 이를 극복하기 위한 방법도 함께 살펴보겠습니다.🤔 정보 이득이란? (What is Information Gain?)정보 이득(Information Gain)은 특정 속성(feature)을 사용해 데이터를 분할했을 때 얻게 되는 정보량의 변화를 의미합니다. 정보 이득은 어떤 속성이 분류 문제에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 평가하는 데 사용됩니다. 즉, 어떤 속성을 기준으로 데이터..
머신러닝 2025. 4. 14. 07:53
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