二元分割什麼意思

"二元分割"（Binary Splitting）通常是指在數據挖掘、機器學習或統計學中，將數據集根據某個特徵分成兩個子集的過程。這個過程通常用於決策樹的構建，其中每個決策節點代表一個特徵，每個分支代表該特徵的一個值。通過不斷地對數據集進行二元分割，可以構建出一個決策樹，用於分類或回歸任務。

在決策樹學習中，二元分割的目的是為了找到最佳的劃分方式，使得每個子集的 homogeneity（純度）最高，或者 heterogeneity（雜度）最低。這可以通過多種指標來衡量，如 Gini 不純度、信息增益、增益率等。選擇哪一個特徵進行分割，以及如何分割，取決於這些指標的計算結果。

二元分割也可以用於其他領域，例如圖像處理中的二值化（Binary Thresholding），即將圖像中的像素值分割成前景和背景兩部分。在信號處理中，二元分割可以用於將信號分為有意義的組成部分和無意義的噪聲。