信息增益计算

时间:2015-01-16 20:02:05

标签: machine-learning decision-tree

我的这个集合具有持续值属性TemperaturePlay Tennis的布尔值属性:

Temperature:    40    48    60    72    80    90
Play Tennis:    No    No    Yes   Yes   Yes   No

这是来自我引用的PPT: enter image description here

我理解除最后一步之外的所有步骤,即信息增益计算。我了解如何计算5485的候选阈值。但在下一张幻灯片中,它表示temp > 54的信息增益被选为最佳信息。

enter image description here

但根据我对该示例的论文计算,我应该选择temp > 85,因为它的增益值更高!

我的计算:

enter image description here

请原谅我用过的纸张。我只是在房间里看到的任何空白纸上进行计算,以避免浪费纸张。

基于此,我认为我迷失了方向。任何人都对他们如何提到temp > 54被选为最佳信息获得有任何想法?

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