条件付きエントロピー

情報理論において、条件付きエントロピーは、ある事象を知った上での別の事象の不確実性を示す。

このデータセットでは、特徴量Aと特徴量Bの条件付きエントロピーを計算し、相関関係を分析する。

機械学習モデルの評価では、条件付きエントロピーが低いほど、予測性能が高いと解釈できる場合がある。