Какие критерии информативности используются при построении дерева решений?

При построении дерева решений критерии информативности помогают выбрать лучший признак для разбиения данных на каждом узле. Основные критерии:

• Информационная энтропия и прирост информации (Information Gain): измеряет уменьшение неопределённости после разбиения. Чем больше прирост информации, тем лучше признак разделяет данные.

• Критерий Джини (Gini Impurity): оценивает вероятность неправильной классификации случайно выбранного объекта. Чем ниже значение, тем лучше разделение.

• Коэффициент прироста информации (Gain Ratio): модификация информационного прироста, учитывающая количество ветвей, чтобы избежать смещения в сторону признаков с большим числом значений.

• Критерий ошибки (Misclassification Error): доля неверно классифицированных объектов после разбиения.

Выбор критерия зависит от задачи и алгоритма (например, ID3 использует информационную энтропию, CART — критерий Джини).