의사 결정 트리 분류자를 구축 중이며 정보 획득을 계산하는 방법을 찾았습니다. 이것은 바보 같은 질문 일지 모르지만이 방법의 분할이 숫자 또는 범주 속성인지 궁금합니다. 나는 임계 값 (중간 값)이 숫자 스플릿에 사용되었다고 생각했기 때문에 혼란 스럽다. 그러나이 방법은 문자열 값을 사용한다. 도움을 주시면 감사하겠습니다. 당신이 향하고 코드는 코멘트를 보
저는 C4.5를 구현하고 있습니다. 제 계산에서 정보 획득을 위해 음수 값을 얻었습니다. 나는 Why am I getting a negative information gain을 읽었지 만 제 issiue seeams는 다르다. 내 계산 엑셀하기를 퍼트와 나는 아래와 같은 결과를 얻을 : 내가 잘못 My calculations 을 뭐하는 거지? 나는 다시 계
이것은 매우 간단하지만 의사 결정 트리와 ID3 알고리즘에 대해 배우고 있습니다. 나는 매우 도움이 웹 사이트를 발견하고 나는 각각의 속성에 대한 엔트로피 (햇살, 바람, 비오는가) 얼마나 이해하지 못하는 에 도착 전까지는 엔트로피와 정보 이득에 대한 모든 것을 다음되었다 계산 - 구체적으로 어떻게 p-sub-i가 계산되는지. 그것은 엔트로피 (S)에 대해
이벤트 속도가 3 % 미만인 데이터 집합이 있습니다 (즉, 클래스 1에 약 700 개의 레코드가 있고 클래스 0에 27000 개의 레코드가 있음). ID V1 V2 V3 V5 V6 Target
SDataID3 161 ONE 1 FOUR 0 0
SDataID4 11 TWO 2 THREE 2 1
SDataID5 32 TWO 2 FOUR 2 0