Основные различия между Information Gain (IG) и Mutual Information (MI) при использовании в машинном обучении:

1. IG измеряет уменьшение неопределённости целевой переменной, когда известен признак. 12 Используется в деревьях решений для выбора признаков. 13
2. MI измеряет взаимную зависимость двух переменных, показывая, сколько информации одна переменная даёт о другой. 17 Применяется в задачах выбора признаков, кластеризации и сокращения размерности. 1

Таким образом, IG фокусируется на важности отдельного признака, в то время как MI захватывает взаимные зависимости между переменными, что полезно в таких задачах, как выбор признаков, кластеризация и сокращение размерности. 1