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machine-learning - Weka 用于评估连续值熵的 InfoGainAttributeEval 公式是什么？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:47:03

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我正在使用 Weka 的属性选择函数来获取信息增益，并试图找出 Weka 在处理连续数据时使用的具体公式。

我知道熵的常用公式是 this当数据中的值是离散的时。据我所知，在处理连续数据时，可以使用微分熵或离散化值。我尝试查看Weka对InfoGainAttributeEval的解释并浏览了很多其他引用资料，但找不到任何东西。

也许只有我这么想，但是有人知道Weka是如何实现这个案例的吗？

谢谢!

最佳答案

我问了作者 Mark Hall，他说:

It uses the supervised MDL-based discretization method of Fayad and Irani. See the javadocs:
http://weka.sourceforge.net/doc.stable-3-8/weka/attributeSelection/InfoGainAttributeEval.html

您还可以看到离散化方法的链接:

http://weka.sourceforge.net/doc.stable-3-8/weka/filters/supervised/attribute/Discretize.html

关于machine-learning - Weka 用于评估连续值熵的 InfoGainAttributeEval 公式是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35665329/

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