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sabemos que a arvore de decisão é contruida através do ganho de informação quando usa a entropia como criterio ou indice gini , com o calculo da impureza , porém não consigo verificar os coeficientes de cada classe quando construo a arvore, queria saber o valor do ganho de informação para cada classe da variável explicativa e o valor do indice gini, o unico valor de importancia que consigo verificar é o parametro do feature importance porem ele tem outros calculos que não tem nada parecido com o indice gini ou ganho de informação
Olá Guilherme,
O ganho de informação é uma propriedade das variáveis, não das classes, que são a própria informação que as variáveis estão tentando “ganhar”, por isso o coeficiente é definido somente para as variáveis.