Энтропия важна в машинном обучении, потому что она измеряет уровень беспорядка или неопределённости в наборе данных. 14 Это важно для оценки качества модели и точности прогнозирования. 1

Некоторые причины, почему энтропия помогает в машинном обучении:

• Определяет однородность данных. 1 Энтропия направляет алгоритмы для достижения более точных прогнозов за счёт минимизации неопределённости и максимального увеличения объёма информации. 1
• Используется для построения деревьев решений. 2 В них узлы (условия) с менее низкой энтропией располагаются выше по дереву. 2 Это позволяет дереву максимально эффективно пропускать входные данные через ряд условий к правильному конечному узлу. 2
• Помогает обнаруживать аномалии в данных. 3 Аномалии часто проявляют более высокую степень случайности или неопределённости по сравнению с обычными точками данных. 3 Вычисляя энтропию каждой точки данных, можно выявить те, что значительно отличаются от ожидаемого распределения, и потенциально пометить их как аномалии. 3