Select test properties using information gain metrics on each node of 的简体中文翻译

Select test properties using inform

Select test properties using information gain metrics on each node of the tree, a measure called the goodness metric for attribute selection measures or splits. Select the property with the highest information gain as the test property for the current node. The property is the property with the highest degree of differentiation in a given collection. This information theory approach minimizes the number of expected tests required to classify an object and ensures that a simple tree is found. Set S is a collection of s data samples, assuming that the class label property has a m different class Ci (i,""m). The set si is the number of samples in class Ci. The desired information required for the classification of a given sample is given in the following formula:
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使用树的每个节点上的信息增益度量来选择测试属性,该度量称为属性选择度量或拆分的良性度量。选择具有最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性。该属性是给定集合中具有最高区分度的属性。这种信息理论方法可以最大程度地减少分类对象所需的预期测试次数,并确保找到简单的树。假设类标签属性具有不同的类Ci(i,“” m),则集合S是s个数据样本的集合。集合si是类别Ci中的样本数。下式给出了给定样品分类所需的所需信息:
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使用树的每个节点上的信息增益指标(称为属性选择度量值或拆分的优度指标)选择测试属性。选择信息增益最高的属性作为当前节点的测试属性。属性是给定集合中具有最高区分度的属性。此信息理论方法最大限度地减少了对对象进行分类所需的预期测试数,并确保找到简单的树。Set S 是 s 数据示例的集合,假定类标签属性具有 m 不同的类 Ci (i,"m)。set si 是类 Ci 中的样本数。给定样本分类所需的所需信息以以下公式提供:
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使用树的每个节点上的信息增益度量来选择测试属性,该度量称为属性选择度量或分割的优度度量。选择具有最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性。属性是给定集合中分化程度最高的属性。这种信息论方法最小化了对对象进行分类所需的预期测试的数量,并确保找到一个简单的树。集合S是S数据样本的集合,假设类标签属性具有m个不同的类Ci(i,“”m)。set si是类Ci中的样本数。给定样品分类所需的信息如下式所示:
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