Шешім ағашын құру кезінде қандай ақпараттылық критерийлері пайдаланылады?

Шешім ағашын құру кезінде ақпараттылық критерийлері әр түйінде деректерді бөлу үшін ең жақсы белгіні таңдауға көмектеседі. Негізгі критерийлер:

• Ақпараттық энтропия және ақпараттық пайда (Information Gain): бөлу кейінгі белгісіздіктің азаюын өлшейді. Ақпараттық пайда неғұрлым көп болса, белгі деректерді соғұрлым жақсы бөледі.

• Джини критерийі (Gini Impurity): кездейсоқ таңдалған объектіні дұрыс классификациялау ықтималдығын бағалайды. Мәні неғұрлым төмен болса, бөлу соғұрлым жақсы.

• Ақпараттық пайда коэффициенті (Gain Ratio): ақпараттық пайдаға түзету, көптеген тармақтары бар белгілерге偏усіз болу үшін.

• Қате жіктеу критерийі (Misclassification Error): бөлу соңында дұрыс емес жіктелген объектілердің үлесі.

Критерийді таңдау тапсырма мен алгоритиге байланысты (мысалы, ID3 ақпараттық энтропияны қолданса, CART — Джини критерийін қолданады).