algorithm - Weka上交替决策树分析

Question

我正在应用 AD 树算法，这是输出的树形可视化：

我无法理解决策节点中的值（-0.4,0.541,-0.882...），这些是如何计算的？& 我们如何计算根节点的分数？

谓词条件（<127.5..）是由熵分裂机制形成的吗？

这是输出的图像：

感谢任何帮助，找不到任何 AD Tree 输出分析文档！

标签： algorithmtreeclassificationwekadecision-tree

Answer 1

让我们进行第一次拆分：

1: plas 表示这是第一个节点，我们在属性 plas 上进行拆分。如果 plas 小于 127.5，则这些实例向左。如果 plas 为 127.5 或更高，则这些实例向右移动。总体平均值为 -0.311（从树的顶部开始）。左分支病例的平均值为 -0.4。右分支病例的平均值为 +0.541。