Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Divergencia de Jensen-Shannon (JS) La divergencia de Jensen-Shannon (JS) mide en qué medida las distribuciones de etiquetas de diferentes facetas divergen entrópicamente entre sí. Se basa en la divergencia de Kullback-Leibler, pero es simétrica. La fórmula de la divergencia de Jensen-Shannon es la siguiente:         JS = ½\$1[KL(Pa \$1\$1 P) \$1 KL(Pd \$1\$1 P)] Donde P = ½( Pa \$1 Pd ), la distribución media de las etiquetas en las facetas *a* y *d*. El rango de valores JS para los resultados binarios, multicategoría y continuos es [0, ln(2)). + Los valores cercanos a cero indican que las etiquetas están distribuidas de forma similar. + Los valores positivos indican que las distribuciones de las etiquetas son divergentes; cuanto más positivas, mayor es la divergencia. Esta métrica indica si hay una gran divergencia en una de las etiquetas en todas las facetas.