Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Jensen-Shannon Divergensi (JS)
<a name="clarify-data-bias-metric-jensen-shannon-divergence"></a>

 Jensen-Shannon Divergensi (JS) mengukur seberapa banyak distribusi label dari segi yang berbeda berbeda satu sama lain secara entropis. Ini didasarkan pada Kullback-Leibler divergensi, tetapi simetris. 

Rumus untuk Jensen-Shannon divergensi adalah sebagai berikut:

        JS = ½ \* [KL (P a \|\| P) \+ KL (P d \|\| P)]

Dimana P = ½ (P a \+ Pd), distribusi label rata-rata di seluruh aspek *a* dan *d*.

Kisaran nilai JS untuk hasil biner, multikategori, kontinu adalah [0, ln (2)).
+ Nilai mendekati nol berarti label didistribusikan dengan cara yang sama.
+ Nilai positif berarti distribusi label menyimpang, semakin positif semakin besar divergensi.

Metrik ini menunjukkan apakah ada perbedaan besar di salah satu label di seluruh aspek.