Mulig informasjon er et statistisk tiltak som brukes til å evaluere avhengigheten mellom to variabler. I utvalg av funksjoner hjelper det å identifisere funksjoner som har den mest relevante informasjonen om målvariabelen. Denne metoden brukes i stor grad i maskinlæring for å forbedre modellytelsen ved å velge de mest informative funksjonene.

Hva er gjensidig informasjon?

Mulig informasjon kvantifiserer mengden informasjon som oppnås om den ene tilfeldige variabelen gjennom den andre. Den måler reduksjon i usikkerhet i den ene variabelen gitt kunnskap om den andre. En høyere gjensidig informasjonsverdi indikerer en sterkere avhengighet mellom variablene.

Beregne gjensidig informasjon

Beregningen innebærer sannsynlighetsfordelinger av variabler. Formlen er basert på felles sannsynlighetsfordeling og de individuelle sannsynlighetsfordelingene av variabler. Den generelle formelen er:

I(X;Y) = Σ p(x,y) log (p(x,y) / (p(x) p(y)))

Hvor:

  • ]p(x,y) er felles sannsynligheten for X og Y
  • p(x) og p(y)] er marginale sannsynligheter

Søknad i Funksjonsvalg

I utvalg av funksjoner hjelper gjensidig informasjon å bestemme hvilke funksjoner som er mest relevante for målvariabelen. Funksjoner med høyere gjensidige informasjonsresultater anses som mer informativ og prioriteres for modelltrening. Denne prosessen reduserer dimensjonalitet og forbedrer modelleffektiviteten.

Vanlige metoder inkluderer å beregne gjensidig informasjon mellom hver funksjon og målet, og deretter velge de øverste funksjonene basert på scorene. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig for å håndtere høydimensjonale data.