В чем заключаются основные различия между Information Gain и Mutual Information при использовании в машинном обучении?

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. www.geeksforgeeks.org habr.com Используется в деревьях решений для выбора признаков. www.geeksforgeeks.org wiki.loginom.ru
2. MI измеряет взаимную зависимость двух переменных, показывая, сколько информации одна переменная даёт о другой. www.geeksforgeeks.org {7-host} Применяется в задачах выбора признаков, кластеризации и сокращения размерности. www.geeksforgeeks.org

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. www.geeksforgeeks.org