Entropía

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, la entropía mide la cantidad de información o incertidumbre presente en un sistema o conjunto de datos.

Se utiliza frecuentemente en algoritmos como los árboles de decisión para determinar la pureza o la impureza de un conjunto de datos en una partición específica.

Matemáticamente, la entropía se calcula mediante una fórmula basada en las probabilidades de los eventos, reflejando la dispersión o imprevisibilidad de los datos.

En términos prácticos, una entropía alta indica alta incertidumbre o desorden, mientras que una entropía baja significa que los datos son más predecibles o están más organizados.

Este concepto deriva de la teoría de la información y es clave para optimizar modelos y tomar decisiones informadas durante el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático.