Weka的交替决策树分析

Question

我正在应用“广告树”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 ...），这些值如何计算？以及我们如何计算根节点的分数？

是否通过熵分裂机制形成谓词条件（<127.5 ..）？

这是输出的图像：

感谢您的帮助，找不到任何AD Tree输出分析文档！

Answer 1

让我们进行第一次拆分：

1：plas表示这是第一个节点，我们将在属性plas上进行拆分。 如果plas小于127.5，则这些实例位于左侧。 如果plas为127.5或更高，这些实例将移到右侧。 总体平均值为-0.311（从树的顶部开始）。 沿左分支下降的案例的平均值为-0.4。 沿右分支下降的案例的平均值为+0.541。