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머신러닝에서의 엔트로피 개념

머신러닝에서 엔트로피는 데이터 집합의 불확실성 또는 무질서도를 측정하는 데 사용되는 중요한 개념이다. 엔트로피는 정보 이론에서 비롯되었으며, 의사 결정 트리, 정보 획득, 특성 선택 등 다양한 머신러닝 알고리즘에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이 글에서는 엔트로피의 기본적인 개념과 머신러닝에서의 활용 방안을 상세히 설명한다.\🤔 엔트로피란 무엇인가? (What is Entropy?)엔트로피는 정보 이론에서 확률 변수의 불확실성을 나타내는 척도이다. 간단히 말해, 엔트로피는 데이터가 얼마나 예측하기 어려운지를 나타낸다. 엔트로피 값이 높을수록 데이터의 불확실성이 크고, 낮을수록 데이터가 더 예측 가능하다. 예를 들어, 동전 던지기의 결과는 앞면과 뒷면이 나올 확률이 각각 50%이므로 엔트로피가 높다. 반면..
머신러닝 2025. 4. 14. 07:54
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