Algorithm 基于Weka的交替决策树分析

我正在应用AD树算法&这是输出的树可视化：

我无法理解决策节点（-0.4,0.541，-0.882…）中的值，这些值是如何计算的我们如何计算根节点的分数

---

是谓词条件（让我们进行第一次拆分：

1:plas表示这是第一个节点，我们在属性plas上进行拆分。 如果PLA小于127.5，则这些实例将向左移动。 如果plas为127.5或更高，则这些实例将转到右侧。 总体平均值为-0.311（从树顶算起）。 左分支的平均值为-0.4。

---

右分支的平均值为+0.541。

让我们进行第一次拆分：

1:plas表示这是第一个节点，我们在属性plas上进行拆分。 如果PLA小于127.5，则这些实例将向左移动。 如果plas为127.5或更高，则这些实例将转到右侧。 总体平均值为-0.311（从树顶算起）。 左分支的平均值为-0.4。

---

右分支的平均值为+0.541。

谢谢！你知道平均值变量是如何计算的吗？关于平均值的问题问得好。在我的脑海中，这样做看起来-.311是负概率500/768=.651和正概率268/768=.349之间的差。但是当我做ac时实际计算我看到的差异是-.302，而不是-.311。所以我不太确定这里计算的是什么。谢谢！你知道平均变量是如何计算的吗？关于平均值的好问题。在我脑子里这样做，看起来-.311是负概率，500/768=.651，和0.651之间的差异f为正，268/768=.349。但当我进行实际计算时，我看到差值是-.302，而不是-.311。所以我不太确定这里计算的是什么。