Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # 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)). + Los valores cercanos a cero indican que las etiquetas están distribuidas de forma similar. + 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.