是一种衡量分类器之间相互依赖程度的指标。互信息(Mutual Information)是信息论中的概念,用于衡量两个随机变量之间的相关性。在机器学习领域,互信息可以用于评估分类器的性能和比较不同分类器之间的差异。
互信息的计算公式如下:
I(X;Y) = ∑∑ p(x,y) log(p(x,y) / (p(x) * p(y)))
其中,X和Y是两个随机变量,p(x,y)是X和Y同时发生的概率,p(x)和p(y)分别是X和Y单独发生的概率。
互信息的值越大,表示两个分类器之间的相关性越高,即它们对于数据集的分类结果具有更多的一致性和相似性。互信息的值为0表示两个分类器之间完全独立,没有任何相关性。
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