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1 篇 errors

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1 篇 data mining and ...
1 篇 computer science...

作者

1 篇 sahami mehran
1 篇 kohavi ron

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检索条件"机构=Data Mining and Visualization Silicon GraphicsInc"

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Error-Based and Entropy-Based Discretization of Continuous Features 2

Error-Based and Entropy-Based Discretization of Continuous F...

引用

2nd International Conference on Knowledge Discovery and data mining, KDD 1996

作者： Kohavi, Ron Sahami, Mehran Data Mining and Visualization Silicon GraphicsInc 2011 N. Shoreline Blvd Mountain ViewCA94043-1389 United States Computer Science Department Stanford University Gates Building 1A Room 126 StanfordCA94305-9010 United States

ISBN: (纸本)1577350049

We present a comparison of error-based and entropybased methods for discretization of continuous features. Our study includes both an extensive empirical comparison as well as an analysis of scenarios where error minimization may be an inappropriate discretization criterion. We present a discretization method based on the C4.5 decision tree algorithm and compare it to an existing entropy-based discretization algorithm, which employs the Minimum Description Length Principle, and a recently proposed error-based technique. We evaluate these discretization methods with respect to C4.5 and Naive-Bayesian classifiers on datasets from the UC1 repository and analyze the computational complexity of each method. Our results indicate that the entropy-based MDL heuristic outperforms error minimization on average. We then analyze the shortcomings of error-based approaches in comparison to entropy-based methods. © 1996 AAAI (***). All Rights Reserved.

关键词： Errors

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