决策树算法的问题

szymek

你好,

我试图在Raipd Miner中运行决策树算法，它似乎没有提供正确的结果。我不确定这个问题是由算法的实现引起的，还是有另一个原因。下面是我尝试用RM运行的练习。

我使用以下数据(A和B是标称的，二进制属性，有两个类:+和-):
A、B类
T、F +
T, T +
T, T +
T、F -
T, T +
F, F -
F, F -
F, F -
T, T -
T、F -

我想建立一个决策树，使用Ginin指数作为分割的标准。快速矿工选择属性A作为分割的最佳属性。但是，如果我手工计算，B似乎更好。你知道它们的区别在哪里吗?以下是我的计算结果:
分裂前的总体基尼系数为:
G_源自= 1−0.4²−0.6²= 0.48

在A上分裂后的基尼增量为:
G_{一个= T}= 1−(4/7)²−(3/7)²= 0.4898
G_{一个= F}= 0
Δ = g_源自−7/10 g_{一个= T}−3/ 10g_{一个= F}= 0.1371

在B上分裂后的基尼增量为:
G_{B = T}= 1−(1/4)²−(3/4)²= 0.3750
G_{B = F}= 1 - (1/6)²−(5/6)²= 0.2778
Δ = g_源自−4/ 10g_{B = T}−6/ 10g_{B = F}= 0.1633

因此，应该选择属性B来分割节点(而不是RM计算出的属性A)。

问候,
Szymon

土地

你好,
谢谢你的提示。我们会查一下，但可能需要一些时间。

问候,
塞巴斯蒂安。