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conditional entropy

conditional entropy

최초 작성 2026-06-14마지막 수정 2026-08-29읽는 데 1분

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X 가 주어졌을 때 Y 의 conditional entropy 는 다음과 같이 계산된다

H(Y∣X)=−x∈X,y∈Y∑​p(x,y)logp(x)p(x,y)​

XandY 는 X 와 Y 의 support sets

  • Relation with joint entropy and marginal entropy
    • H(X,Y)=H(X)+H(Y∣X)

Related

Information theory, mutual information, cross-entropy

References

Information Theory — Sungjoo Ha


링크된 언급

2
joint entropy

Conditional Entropy 와의 관계 Joint entropy 는 conditional entropy 와 다음 관계를 가진다. H(X,Y) = H(X) + H(Y|X) 즉, X 의 불확실성과, X 를 알고...

mutual information

PMI가 특정 pair 하나의 연관성을 본다면, MI는 변수 전체 수준에서 X와 Y가 얼마나 의존적인지를 본다. Entropy로 보는 MI MI는 conditional entropy와 joint entropy로도 표현할 수 있다.

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joint entropy

Joint entropy 는 두 random variable 을 함께 관찰했을 때의 불확실성을 측정한다. X, Y 의 joint distribution 이 p(x, y) 라면 joint entropy 는 다음과 같다.

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Mutual Information(MI)은 두 random variable이 얼마나 많은 정보를 공유하는지 를 측정한다. 조금 더 직관적으로 말하면, X를 알게 되었을 때 Y에 대한 불확실성이 얼마나 줄어드는지를 보는 값이다.

entropy

entropy 란 불확실성 (uncertainty) 에 대한 척도이며, 다음과 같이 계산된다.

Shannon Entropy

Gini index 와 비슷하게, 비균등 분포를 측정할 때 사용할 수 있는 지표

conditional probability

the conditional probability that \mathrm{y}=y given \mathrm{x}=x as P(\mathrm{y}=y\mid\mathrm{x}=x)

KL-Divergence

KL-Divergence(Kullback-Leibler Divergence)는 두 확률분포가 얼마나 다른지를 재는 값이다. 직관으로는 "진짜 분포가 P인데 내가 Q라고 믿고 행동하면, 평균적으로 얼마나 손해를 보나" 를 잰다. 정보이론 관점에서 그 손해는 "낭비되는 비트 수"이고, 통계 관점에서는 "잘못된 모델이...

cross-entropy

우리가 예측 모형을 build 하는 이유는 불확실성을 제어하고자 하는 것이다.

law of conditional probability

Tags conditional probability

chain rule (probability)

Related joint entropy, independence (probability), Bayes theorem Statistic

marginal distribution

어떤 변수들의 집합에 대한 확률 분포에서, 부분 집합에 대한 확률 분포를 marginal probability distribution 이라고 한다.

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