information-gain

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什么是Weka的InfoGainAttributeEval公式用于评估连续值的熵？

我使用Weka的信息增益的属性选择功能，我试图找出Weka在处理连续数据时使用的具体公式。 我理解熵的常用公式为this，因为数据中的值是离散的。我明白，在处理连续数据时，可以使用微分熵或离散值。我试着看着Weka对InfoGainAttributeEval的解释，并且已经浏览了很多其他的参考资料，但找不到任何东西。 也许它只是我，但谁会知道Weka如何实现这种情况？ 谢谢！

machine-learning formula weka entropy information-gain 2016-02-27

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信息增益的负值

我正在实施C4.5，并在我的计算中得到（对于某些示例）信息增益的负值。我读了Why am I getting a negative information gain，但我的发现看起来不一样。我推杆我的计算脱颖而出，我也得到了相同的结果如下： My calculations 我到底做错了什么？ 我试图重新计算它的，也是我得到负值是在下面的图片： Newest calculations with da

algorithm machine-learning decision-tree entropy information-gain 2017-02-09

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如何通过使用R语言中的FSelector信息增益设置阈值来仅选择最佳功能？

我已经通过R中使用FSelector包进行信息增益特征选择中的R install.packages("RWekajars") install.packages("FSelector") library(FSelector) weights <- information.gain(Classname~., df) Attributes attr_importance

r information-gain fselector 2017-01-04

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