Abstrakt. Vi presenterar ett resultat som är tillämpligt på klassificering av lärande algoritmer som genererar beslut träd eller regler med hjälp av information entropy minimization heuristic för diskretizing kontinuerlig-värderade attribut. Resultatet tjänar till att ge en bättre förståelse av entropimåttet, att påpeka att beteendet hos information entropy heuristic har önskvärda egenskaper som rättfärdigar dess användning i formell mening, och att förbättra effektiviteten i att utvärdera kontinuerligt värderade attribut för skär värde val. Tillsammans med det formella beviset presenterar vi empiriska resultat som visar den teoretiskt förväntade minskningen av utvärderingsarbetet för utbildningsdata från verkliga domäner.
Författarna i REF har förklarat om de skapande beslut träd med hjälp av entropy minimization heuristic för diskretizing de kontinuerligt värderade attributen.
On the Handling of Continuous-Valued Attributes in Decision Tree Generation
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}