{"text": "### Human: Bagaimana konsep entropi berhubungan dengan pembelajaran mesin?. ### Assistant: Entropi adalah ukuran kepastian atau ketidakpastian dalam suatu sistem, dan memainkan peran penting dalam pembelajaran mesin, terutama dalam konteks pohon keputusan, keuntungan informasi, dan proses seleksi model lainnya. Dalam kasus pohon keputusan, misalnya, entropi digunakan untuk mengukur ketidakterbatasan suatu dataset. Kekurapan ini mengacu pada seberapa bercampur label kelas dalam suatu dataset, karena pohon keputusan mencoba untuk membagi data pada fitur tertentu untuk memaksimalkan keuntungan informasi, sehingga mengurangi ketidakpastian atau entropi dalam dataset yang dihasilkan. Keuntungan informasi adalah entropy dari dataset induk dikurangi entropy rata-rata tertimbang dari dataset anak, oleh karena itu tujuannya adalah untuk memilih ukuran yang memaksimalkan informasi dan menghasilkan pengurangan yang tertinggi dari entropy. Dalam istilah yang lebih umum, mengurangi pola dan struktur data dari model keputusan, karena entropy mencoba untuk menemukan aspek-aspek baru yang optimal dari model pembelajaran mesin. Dengan melakukan pendekatan yang lebih komprehensif, model pembelajaran mesin memberikan pendekatan yang lebih komprehensif dan mendasar untuk memprediksi ketidakpastian."}