Algoritmo "Predictive Variance"

La Importancia del atributo ODM se implementa utilizando el algoritmo Predictive Variance. Se basa en la diferencia de las estimaciones de las varianzas de las combinaciones de predicción de destino y la variación con respecto a los otros predictores.

El concepto básico es que cuanto mayor es la suma de las diferencias, s el atributo de predicción en la construcción de datos mesa será la que brinde mayor información. Estas estadísticas dan una idea de la correlación de cada predicción con el atributo de destino. La predicción de la varianza analiza la utilidad relativa de cada atributo para hacer predicciones para las filas, en general, en lugar de hacer una predicción para un caso particular.

En particular, para cada atributo n, Para cada posible valor i, Y para cada posible valor k del atributo objetivo, se tabulan

P (atributo-valor-ha -i Meta-atributo-valor-ha -k)

donde P significa "probabilidad de" y "" significa "dado que". Estas estadísticas dan una idea de cómo cada atributo se correlaciona con el atributo de destino. Cuanto mayor sea la correlación de un atributo con el atributo de destino, más util y de mayor importancia será el  atributo de la ODM.