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Jensen-Shannon-Divergenz (JS)
Die Jensen-Shannon-Divergenz (JS) misst, wie stark die Beschriftungsverteilungen verschiedener Facetten entropisch voneinander abweichen. Sie basiert auf der Kullback-Leibler-Divergenz, ist aber symmetrisch.
Die Formel für die Jensen-Shannon-Divergenz lautet wie folgt:
JS = ½ * [KL (Pa || P) + KL (P || Pd)]
Dabei ist P = ½ (Pa + Pd), die durchschnittliche Labelverteilung über die Facetten a und d.
Der Bereich der JS-Werte für binäre, kontinuierliche Ergebnisse mit mehreren Kategorien ist [0, ln (2)).
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Werte nahe Null bedeuten, dass die Beschriftungen ähnlich verteilt sind.
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Positive Werte bedeuten, dass die Labelverteilungen divergieren. Je positiver, desto größer die Divergenz.
Diese Metrik gibt an, ob bei einem der Beschriftungen in Bezug auf die Facetten eine große Divergenz besteht.
