Indução de Árvores de Decisão
Indução de Árvores de Decisão Indução de Árvores de Decisão
Razão de Ganho Usando o exemplo anterior para o atributo Aparência que produz três subconjuntos com 5, 4 e 5 exemplos, respectivamente Para este teste, cujo ganho é gain(Aparência,T) =0.24675 (mesmo valor anterior), a razão de ganho é gain-ratio(Aparência,T) = 0.24675 / 1.57741 = 0.156428 66
Atributos Numéricos Se um atributo X assume valores reais (numéricos), é gerado um teste binário cujos resultados são X Z O limite Z pode ser encontrado da seguinte forma Os exemplos de T são inicialmente ordenados considerando os valores do atributo X sendo considerado Há apenas um conjunto finito de valores, que podemos denotar (em ordem) por {v 1 , v 2 , ..., v L } Qualquer limite caindo entre v i e v i+1 tem o mesmo efeito que particionar os exemplos cujos valores do atributo X encontra-se em {v 1 , v 2 , ..., v i } e em {v i+1 , v i +2 , ..., v L } Assim, existem apenas L-1 divisões possíveis para o atributo X, cada uma devendo ser examinada Isso pode ser obtido (uma vez ordenados os valores) em uma única passagem, atualizando as distribuições de classes para a esquerda e para a direita do limite Z durante o processo Alguns indutores podem escolher o valor de limite como sendo o ponto médio de cada intervalo Z=(v i +v i+1 )/2 C4.5, entretanto, escolhe o maior valor de Z entre todo o conjunto de treinamento que não excede o ponto médio acima, assegurando que todos os valores que aparecem na árvore de fato ocorrem nos dados 67
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Razão <strong>de</strong> Ganho<br />
Usando o exemplo anterior para o atributo<br />
Aparência que produz três subconjuntos com 5, 4<br />
e 5 exemplos, respectivamente<br />
Para este teste, cujo ganho é gain(Aparência,T)<br />
=0.24675 (mesmo valor anterior), a razão <strong>de</strong><br />
ganho é<br />
gain-ratio(Aparência,T) = 0.24675 / 1.57741 =<br />
0.156428<br />
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