معلوماتی حاصلات فیصل درختوں کو بنانے میں بنیادی قدم ہوتا ہے اس میں ہر ایک پلگس پر ڈیٹا کو تقسیم کرنے، نمونے کی درستی میں بہتری لانے میں مدد ہوتی ہے۔اس عمل میں ڈیٹا سیٹ کے بعد انڈرپی میں کمی کا اندازہ لگانا شامل ہوتا ہے۔

سمجھ‌داری

اعدادوشمار کے اندر موجود ہر کلاس کے امکانات کا استعمال ہوتا ہے ۔

اینروپی کا فارمولا یہ ہے:

[Entropy = - ⁇ p [1] [1] [LLT:2] [2] [2] [[FLT]]]]]] ایک بھارتی بالی وڈ اداکارہ ہے۔

کیلک‌ولنگ معلومات گین

معلوماتی حاصل اصل اعداد و شمار کے مرکزی اور وزنی کمیت کے درمیان فرق ہے ایک تقسیم کے بعد اوسط entropy. یہ انفنٹریس (interfits) کو کس قدر غیر یقینی طور پر کسی خصوصیت پر مبنی ڈیٹا کو تقسیم کرنے سے کم کیا جاتا ہے۔

معلوماتی حاصلات کا فارمولا یہ ہے:

[flution Gain = entropy(parent) - ⁇ (یعنی بچہ کا وزن) × antropy(Larly)] -

عملی طور پر عمل‌دخلی

معلومات کو عملی طور پر حاصل کرنے کے لیے ان اقدامات پر عمل کریں:

  • پورے ڈیٹا سیٹ کی مرکزی سطح کو ترتیب دیں۔
  • اس خصوصیت پر مبنی ڈیٹا سیٹ کو جانچنا.
  • ہر ذیلی شے کے لیے مرکزی کرۂ فضائی کو ترتیب دیں جو تقسیم کے ذریعے پیدا کیا گیا ہے۔
  • ان مرکزیوں کی اوسط کمیت کو کم کیا گیا۔
  • معلومات حاصل کرنے کے لیے اصل مرکزی سے اس قدر کو زیرِغور لایا جائے۔

مثال

فرض کریں کہ ایک ڈیٹاسٹ کا ابتدائی مرکزی حصہ 0.94 ہے. کسی خصوصیت پر مبنی تناسب کے بعد، زیریں کمیت کا اوسط entropy 0.5. اس تقسیم سے حاصل ہونے والی معلومات 0.44 ہے، جس سے غیر یقینی کمیت میں ایک خاص کمی واقع ہوتی ہے۔