【问题标题】:Information gain for decision tree in WekaWeka 中决策树的信息增益
【发布时间】:2021-12-10 03:08:00
【问题描述】:

我在 Weka 中使用 GainRatioAttributeEval。我得到了这个结果

我无法解释这个结果。我的意思是这部分是什么意思?

Ranked attributes:
 1.0000000000000009    5 Na_to_K
 0.3935404073616423    3 BP
 0.2063964793752467    1 Age
 0.09316668988826002   4 Cholesterol
 0.007712386387024157  2 Sex

我的数据集有 6 个属性和 200 个实例。其中药物是我的类属性。我还附上了数据集的预处理概述。

我知道如何计算信息增益并创建决策树。但我无法得到这个结果。

【问题讨论】:

    标签: machine-learning classification weka decision-tree information-gain


    【解决方案1】:

    Gain ratioinfo gain 是两种独立的属性评估方法,具有不同的公式。有关详细信息,请参阅链接的 Javadoc。

    【讨论】:

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