В чем преимущества использования Gain Ratio по сравнению с чистым Information Gain?

Некоторые преимущества использования Gain Ratio по сравнению с чистым Information Gain:

• Более сбалансированное представление о полезности атрибута. statisticseasily.com Gain Ratio учитывает внутреннюю информацию атрибута, что позволяет более точно оценить его значимость. statisticseasily.com
• Снижение вероятности переобучения. statisticseasily.com Gain Ratio не позволяет выбирать атрибуты, которые могут привести к слишком сложным моделям с низкой обобщающей способностью. statisticseasily.com Это особенно важно, когда в наборе данных есть атрибуты с большим количеством значений. statisticseasily.com
• Улучшение обобщающей способности моделей. stats.stackexchange.com Если два атрибута с разным количеством возможных значений (категорий) имеют одинаковую энтропию, то Information Gain не может их различить. stats.stackexchange.com В такой ситуации Gain Ratio отдаёт предпочтение атрибуту с меньшим количеством категорий. stats.stackexchange.com

Однако у Gain Ratio есть и недостатки: он может отдавать предпочтение атрибутам с большим количеством категорий, хотя и в меньшей степени, чем Information Gain. statisticseasily.com Кроме того, Gain Ratio не учитывает потенциальные взаимодействия между атрибутами, что может быть важно в сложных наборах данных. statisticseasily.com