2023年04月11日 情報利得の最大化 決定木がデータを分割する上での目標は、情報の利得が最大になるような特徴量としきい値の組み合わせを最適化することである。データを分析した際に1つのノードの中のデータクラスの不純度が低くなれば、利得の値が大きくなる。 「G検定カンペ用語集」カテゴリの最新記事 タグ :#G検定#カンペ < 前の記事次の記事 >