Weka 中决策树的信息增益
Information gain for decision tree in Weka
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drug是我的class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和创建决策树。但是我得不到这个结果。
Gain ratio and info gain是两种独立的属性评价方式,公式不同。有关详细信息,请参阅链接的 Javadoc。
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drug是我的class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和创建决策树。但是我得不到这个结果。
Gain ratio and info gain是两种独立的属性评价方式,公式不同。有关详细信息,请参阅链接的 Javadoc。