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Jensen-Shannon Divergencia (JS)
La Jensen-Shannon divergencia (JS) mide en qué medida las distribuciones de etiquetas de las distintas facetas divergen entrópicamente entre sí. Se basa en la Kullback-Leibler divergencia, pero es simétrica.
La fórmula de la Jensen-Shannon divergencia es la siguiente:
JS = ½*[KL(Pa || P) + KL(Pd || P)]
Donde P = ½( Pa + 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)).
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Los valores cercanos a cero indican que las etiquetas están distribuidas de forma similar.
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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.
