Gegenseitige Information bezeichnet im Kontext der künstlichen Intelligenz die Menge an Information, die zwischen zwei Zufallsvariablen vorhanden ist. Sie misst, wie viel Information über eine Variable durch Kenntnis der anderen Variable gewonnen wird. Dieses Konzept stammt aus der Informationstheorie und ist entscheidend für das Verständnis von Beziehungen in Datensätzen.
In der maschinellen Lerntheorie wird die gegenseitige Information häufig zur Auswahl relevanter Merkmale eingesetzt. Indem sie die Abhängigkeit zwischen Merkmalen und Zielvariablen bewertet, hilft sie, irrelevante oder redundante Merkmale zu identifizieren. Dies optimiert das Modelltraining, verbessert die Leistung und reduziert den Datenaufwand.
Neben der Merkmalsauswahl wird die gegenseitige Information auch zur Interpretation von Modellen genutzt. Sie gibt Aufschluss darüber, welche Eingangsvariablen für die Vorhersagen des Modells am bedeutendsten sind. In der Anomalieerkennung hilft sie, ungewöhnliche Muster in Daten zu erkennen, indem sie Abweichungen in der Informationsverteilung aufzeigt.
Ein Nachteil der gegenseitigen Information ist ihre Rechenkomplexität, besonders bei großen Datensätzen. Aus diesem Grund wird sie oft in Kombination mit anderen Methoden verwendet, um die Berechnung zu beschleunigen. Trotzdem bleibt sie ein wertvolles Werkzeug in der Datenanalyse, um Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.