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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Decision Tree Induction: Using Entropy for Attribute Selection

verfasst von : Prof. Max Bramer

Erschienen in: Principles of Data Mining

Verlag: Springer London

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Abstract

This chapter examines some alternative strategies for selecting attributes at each stage of the TDIDT decision tree generation algorithm and compares the size of the resulting trees for a number of datasets. The risk of obtaining decision trees that are entirely meaningless is highlighted, pointing to the importance of a good choice of attribute selection strategy. One of the most widely used strategies is based on minimising entropy (or equivalently maximising information gain) and this approach is illustrated in detail.

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Metadaten
Titel
Decision Tree Induction: Using Entropy for Attribute Selection
verfasst von
Prof. Max Bramer
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer London
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-7307-6_5