创建决策树和拆分属性有问题吗？答案

【问题标题】：Problems with creating a decision tree and splitting on an attribute?创建决策树和拆分属性有问题吗？
【发布时间】：2017-02-04 19:27:54
【问题描述】：

所以我试图拆分具有可能值（蓝色、绿色、红色、橙色、粉红色）的属性“颜色”。

我正在拆分 entropy 值，最佳拆分可以是 Multi-Way 5、Multi-Way 4、Multi-Way 3 或 Binary。例如：

5: (Blue, Green,Red,Orange,Pink)

4: (Blue, Green), (Red), (Orange), (Pink)
   (Green,Pink), (Blue),(Red),(Orange)

3: (Red,Orange), (Blue,Green), (Pink)
   (Red,Blue), (Green, Orange), (Pink)

2: (Blue,Green,Red), (Orange,Pink)
   (Pink), (Blue, Green, Red, Orange)

等等。但是我怎样才能列出所有可能的分裂呢？有没有我可以使用的特定算法？或者我怎么知道这个有多少最大可能的组合？

任何帮助将不胜感激，谢谢！！！

【问题讨论】：

标签： machine-learning classification decision-tree supervised-learning

【解决方案1】：

根据熵（信息增益）的最佳分割将始终为 5。

回想一下，当您根据某个属性进行拆分时，您会获得有关 Y 的信息，或者如果它们是独立的，则没有信息增益，即每次拆分时的信息增益都大于等于零。所以 IG(cases 2:4)

对于拆分 >=0 时的 IG，请参阅：Can the value of information gain be negative?。

一般而言，在决策树/RF 中，您会尝试找到一个为属性提供最高 IG 的单个拆分，然后跨属性进行比较并选择一个。

【讨论】：