👀 Какие три наиболее часто используемые меры для оптимального разбиения атрибутов в дереве решений

1. Энтропия: позволяет измерить степень неопределённости или «разнородности» данных.

2. Индекс Джини (Gini impurity): оценивает вероятность того, что случайно выбранный элемент будет классифицирован неправильно.

3. Ошибка классификации: простая метрика, показывающая долю неверных классификаций в узле.

Какой метод выбрать
✅ Энтропия и индекс Gini чаще используются, так как они чувствительнее к изменениям в распределении данных.
✅ Ошибка классификации проще, но менее информативна для построения дерева решений.