Объясните, как используется энтропия в процессе построения дерева решений? Что ещё может использоваться вместо энтропии?
Энтропия измеряет непредсказуемость реализации случайной величины, или иными словами неопределённость в данных.
🌲 В контексте построения дерева-классификатора объекты — это случайные величины, которые могут принимать значение либо первого, либо второго класса. Если случайная величина принимает только одно значение, то она абсолютно предсказуема, и энтропия равна нулю. Если энтропия близка к единице, это значит, что случайная величина непредсказуема.
При построении дерева мы стремимся разбить объекты так, чтобы с получившимися группами энтропия была минимальной. Пример: 🟡 Допустим, у нас есть по 25 точек каждого класса — всего 50. Сначала мы выбираем разбиение, например, по X <= 5. Тогда в левую часть попадают 25 точек класса 0 и 12 точек класса 1, а в правую — ноль точек класса 0 и 13 точек класса 1. Энтропия левой группы равна 0.9, а правой — нулю. Это логично, ведь в правой группе все объекты принадлежат только одному классу, неопределённости нет. 🟡 Мы сделаем ещё несколько разбиений и выберем из них то, которое радикальнее всего уменьшит общую неопределённость системы.
🌲 Помимо энтропии можно использовать критерий Джини. Он представляет собой вероятность того, что случайно выбранный объект из набора будет неправильно классифицирован, если его случайно пометить согласно распределению меток в подвыборке.
Объясните, как используется энтропия в процессе построения дерева решений? Что ещё может использоваться вместо энтропии?
Энтропия измеряет непредсказуемость реализации случайной величины, или иными словами неопределённость в данных.
🌲 В контексте построения дерева-классификатора объекты — это случайные величины, которые могут принимать значение либо первого, либо второго класса. Если случайная величина принимает только одно значение, то она абсолютно предсказуема, и энтропия равна нулю. Если энтропия близка к единице, это значит, что случайная величина непредсказуема.
При построении дерева мы стремимся разбить объекты так, чтобы с получившимися группами энтропия была минимальной. Пример: 🟡 Допустим, у нас есть по 25 точек каждого класса — всего 50. Сначала мы выбираем разбиение, например, по X <= 5. Тогда в левую часть попадают 25 точек класса 0 и 12 точек класса 1, а в правую — ноль точек класса 0 и 13 точек класса 1. Энтропия левой группы равна 0.9, а правой — нулю. Это логично, ведь в правой группе все объекты принадлежат только одному классу, неопределённости нет. 🟡 Мы сделаем ещё несколько разбиений и выберем из них то, которое радикальнее всего уменьшит общую неопределённость системы.
🌲 Помимо энтропии можно использовать критерий Джини. Он представляет собой вероятность того, что случайно выбранный объект из набора будет неправильно классифицирован, если его случайно пометить согласно распределению меток в подвыборке.
#junior #middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
