Ce criterii de informativitate sunt utilizate în construirea unui arbore de decizie?

În construirea unui arbore de decizie, criteriile de informare ajută la alegerea celei mai bune caracteristici pentru divizarea datelor în fiecare nod. Criteriile principale:

• Entropia informației și câștigul de informație (Information Gain): măsoară reducerea incertitudinii după divizare. Cu cât câștigul de informație este mai mare, cu atât mai bine caracteristica separă datele.

• Criteriul Gini (Gini Impurity): evaluează probabilitatea de a clasifica greșit un obiect ales aleatoriu. Cu cât valoarea este mai mică, cu atât separarea este mai bună.

• Coeficientul de câștig de informație (Gain Ratio): o modificare a câștigului de informație care ia în considerare numărul de ramuri pentru a evita părtinirea către caracteristicile cu multe valori.

• Criteriul de eroare (Misclassification Error): proporția de obiecte clasificate greșit după divizare.

Alegerea criteriului depinde de sarcină și de algoritm (de exemplu, ID3 folosește entropia informației, CART folosește criteriul Gini).