자식 노드 엔트로피 계산
색상이 제공하는 정보 이득을 측정하는 첫 번째 단계—루트 노드의 무질서를 계산—를 완료했어요. 이제 자식 노드의 엔트로피를 계산해, 자식 노드들의 총 무질서가 부모 노드의 무질서보다 작은지 평가해야 해요. 더 작다면, 색상 정보로부터 대출 연체 상태에 대한 정보를 일부 얻었다는 뜻이에요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 차원 축소
연습 안내
- 왼쪽 분할(파란색 측)의 클래스 확률을 계산하세요.
- 해당 클래스 확률을 사용해 왼쪽 분할의 엔트로피를 계산하세요.
- 오른쪽 분할(초록색 측)의 클래스 확률을 계산하세요.
- 해당 클래스 확률을 사용해 오른쪽 분할의 엔트로피를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the class probabilities in the left split
p_left_yes <- ___
p_left_no <- ___
# Calculate the entropy of the left split
entropy_left <- -(___ * ___(___)) +
-(___ * ___(___))
# Calculate the class probabilities in the right split
p_right_yes <- ___
p_right_no <- ___
# Calculate the entropy of the right split
entropy_right <- -(___ * ___(___)) +
-(___ * ___(___))