2013-05-12 4 views

답변

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의사 결정 트리를 학습하는 알고리즘은 일반적으로 기능의 하위 집합 만 사용합니다. 일부 기능은 구별하려는 클래스와 관련하여 실제로 어떤 정보도 전달하지 않기 때문입니다. 즉, 예를 들어 피쳐 값들이 모든 예들에 대해 동일하다면, 어떠한 정보도 추가하지 않기 때문에 분류 자에 피쳐 값을 포함시키는 것이 의미가 없다.

결정 트리를 유도하는 알고리즘 (REPTree 포함)은 가장 유익한 기능 만 선택하도록 설계되었습니다. 자신이하는 일을 절대적으로 알지 못하고 모든 기능을 포함하고자하는 특별한 이유가있는 경우가 아니라면 알고리즘이 수행하는 작업을 신뢰할 수 있어야합니다.

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감사합니다. 그러나 중요한 것은 입력 변수를 모두 추가하여 예측을보고 싶습니다. WEKA에서 어떻게하는지 알려주세요. – samarasa

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모델이 모든 기능을 고려하도록 할 수는 없습니다. 그러나 중요하다고 생각하는 기능 만 전달할 수도 있습니다. –

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