🏠 Inicio
Pruebas de rendimiento
📊 Todos los benchmarks 🦖 Dinosaurio v1 🦖 Dinosaurio v2 ✅ Aplicaciones To-Do List 🎨 Páginas libres creativas 🎯 FSACB - Showcase definitivo 🌍 Benchmark de traducción
Modelos
🏆 Top 10 modelos 🆓 Modelos gratuitos 📋 Todos los modelos ⚙️ Kilo Code
Recursos
💬 Biblioteca de prompts 📖 Glosario de IA 🔗 Enlaces útiles

Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

231
categorías
2.999
subcategorías
35.535
términos
📖
términos

Ganancia de información

Métrica cuantitativa que mide la reducción de entropía obtenida al particionar un conjunto de datos según un atributo específico, utilizada por ID3 para seleccionar el atributo óptimo de división en cada nodo del árbol.

📖
términos

Entropía de Shannon

Medida matemática de la incertidumbre o desorden en un conjunto de datos, calculada como la suma negativa de las probabilidades multiplicadas por su logaritmo binario, que sirve de base para el cálculo de la ganancia de información en ID3.

📖
términos

Atributo de división

Variable seleccionada en un nodo dado para particionar el conjunto de datos en subconjuntos más homogéneos, elegida por ID3 basándose en la ganancia de información máxima entre todos los atributos disponibles.

📖
términos

Nodo hoja

Nodo terminal del árbol de decisión ID3 que no contiene subdivisiones adicionales, representando una decisión final o una clasificación basada en la clase mayoritaria de las muestras contenidas en este nodo.

📖
términos

Ratio de ganancia de información

Variante de la ganancia de información normalizada por la entropía intrínseca del atributo, introducida para corregir el sesgo de ID3 hacia los atributos con muchos valores posibles.

📖
términos

Conjunto de entrenamiento

Subconjunto de datos utilizado por ID3 para construir el árbol de decisión, que contiene ejemplos etiquetados que permiten al algoritmo aprender las relaciones entre atributos y clases objetivo.

📖
términos

Predicción de clase

Proceso de clasificación en ID3 donde una nueva muestra atraviesa el árbol desde la raíz hasta una hoja, siendo la clase predicha aquella asociada al nodo hoja alcanzado según las pruebas de atributos sucesivas.

📖
términos

Profundidad del árbol

Número máximo de ramas atravesadas desde la raíz hasta cualquier hoja en el árbol ID3, influyendo directamente en la complejidad del modelo y su capacidad para capturar patrones en los datos.

📖
términos

Criterio de pureza

Medida de homogeneidad de las clases en un nodo, donde un nodo perfectamente puro contiene muestras de una sola clase, sirviendo como base para la evaluación de la calidad de las particiones en ID3.

📖
términos

Variables explicativas

Conjunto de atributos utilizados por ID3 para construir el árbol de decisión, cada uno siendo evaluado por su potencial de división basado en su capacidad para reducir la incertidumbre respecto a la variable objetivo.

🔍

No se encontraron resultados