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# ジェンセンシャノン情報量 (JS)
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ジェンセンシャノン情報量 (JS) は、異なるファセットのラベル分布がエントロピー的に互いにどの程度離れるかを測定します。これは、カルバックライブラー情報量に基づいていますが、対称的です。

ジェンセンシャノン情報量の計算式は次のとおりです。

        JS = ½\$1[KL(Pa \$1\$1 P) \$1 KL(Pd \$1\$1 P)]

ここで、P = ½( Pa \$1 Pd ) は、ファセット a と d の平均ラベル分布です。****

バイナリ、マルチカテゴリ、連続結果の JS 値の範囲は、[0, ln(2)) です。
+ ゼロに近い値は、ラベルが同様に分布していることを意味します。
+ 正の値は、ラベル分布の発散を意味し、正の値が大きいほど発散が大きくなります。

このメトリクスは、ファセット全体のラベルの 1 つに大きな相違があるかどうかを示します。