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1、(T)info)info(T|T|T|log|T|T|-)|(log)|()p(v-V)|H(CVn1iiijjjjivjiivjijiijTCTCvCpvCp)(info)|),(log|),()|log(|)(log()()(12TTTCfreqTTCfreqTCTCCpCpCHkjjjjjjjjj)()(info)(info)|()(),(VgainTTVCHCHVCIVniiiiiiVinfosplitTTTTvpvpVH12)(_)|(log|)(log()()()(_/ )()(/ ),(_VinfosplitVgainVHVCIratiogainAA Threshold(V)F=

2、0J = 0: Class0J = 1K = 0: Class0K = 1: Class1F = 1G = 1: Class1G = 0J = 0: Class0J = 1K = 0: Class0K = 1: Class1决策树：规则：规则：IF F=1, G=0, J=1, K=1 THEN class1 规则1规则2规则n u1 u1 u1u2 u2 u2表7.2配隐形眼镜患者实例对八类化合物，IBLE的平均预测正确率为93.967%。 预测正确率IBLE比ID3高出近10个百分点。 IBLE的预测正确率之所以比ID3高的原因在于：IBLE用信道容量作为特征选择量，而ID3用互信息，信道

3、容量不依赖于正、反例的比例，互信息依赖训练集中正反例的比例。ID3在建树过程中，每次选择一个特征作为结点，不能较好地体现特征间的相关性。IBLE在建树过程中每次循环选择多个特征构成规则，变量间的相关性得到较好的体现。IBLE的决策规则树中的规则在表示和内容上与专家知识具有较高的一致性。第一条规则指出在m/e=27，50-52，62-65，74-78，89-92，104-105处应有峰。有关文献中认为含苯化合物的重要系列应是m/e=38-39，50-52，63-65，75-78，91，105，119，113等。 比较一下知道，在列出的这16个峰中第一条规则就包含了12个，而且都是权值较大的峰。 在训练集中，若正、反例数目变化较大，IBLE得到的规则具有较好的稳定性。这在R的训练集中正、反例数目变化较大的情况下，IBLE得出的各决策规则树中第

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