Abstrakt. En metod för induktion är att utveckla ett beslutsträd från en uppsättning exempel. När metoden används med bullriga snarare än deterministiska data, omfattar den tre huvudsteg - skapa ett komplett träd som kan klassificera alla exempel, beskära detta träd för att ge statistisk tillförlitlighet, och bearbeta det beskurna trädet för att förbättra begripligheten. Detta dokument handlar om den första etappen - trädskapelse som bygger på en åtgärd för "godhet av splittring", det vill säga, hur väl attributen diskriminerar mellan klasser. Vissa problem som påträffas i detta skede saknas data och attribut med flera värden. Dokumentet behandlar ett antal olika åtgärder och undersöker deras beteende experimentellt inom fyra områden. Resultaten visar att valet av mått påverkar storleken på ett träd men inte dess noggrannhet, som förblir densamma även när attribut väljs slumpmässigt.
REF ger en inledande analys och anger att "måttvalet påverkar ett träds storlek men inte dess riktighet".
An empirical comparison of selection measures for decision-tree induction
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}