45、基于信息增益的增强分类技术与物联网V型水箱解决方案

基于信息增益的增强分类技术与物联网V型水箱解决方案

基于信息增益的增强分类技术

在数据挖掘和机器学习领域，准确的分类技术至关重要，尤其是在医疗等关键领域。下面将详细介绍基于信息增益的增强分类技术。

决策树与投票机制

决策树是分类算法中的常用工具。对于每个示例，我们需要创建决策树，并收集每个决策树的预测结果。然后，对每个预期结果进行投票，最终选择得票最多的结果作为最终预测。

特征选择

特征选择是分类过程中的关键步骤，目的是挑选出最有效和最重要的特征。信息增益（Info_Gain）是一种广泛使用的特征选择方法，其具体算法如下：

Algorithm (1): Feature Selection using Info_Gain
Input: k-features
Output: gain of feature (gof)
Begin
1: Read class and values of class. // class: Activity
2: fc, calculate frequency for each value in class c
3: Calculate probability of frequency pc(fc) = fc / N // N total number of instances
4: Calculate entropy of class E(C) = - Σ (from j = 1 to c) pc log₂(pc)
5: while k > 0 do
6:
    for each value in feature