决策树学习算法

Posted 2023-03-13

【中文标题】决策树学习算法

【英文标题】：Decision Tree learning algorithm

【发布时间】：2011-05-06 04:09:07

【问题描述】：

我想先说这是一项家庭作业。

给定一组 Q 二进制输入变量，用于对 Y 的输出进行分类，Y 也是二进制的。

问题的第一部分是：我最多需要多少个例子来列举 Q 的所有可能组合？我目前认为，因为它最多要求我需要 Q，因为 Q-1 之前的所有值可能都是相同的，例如 1 并且 Q 处的项目是 0 。

问题的第二部分是：树最多可以有多少叶节点给Z个例子？ 我目前的回答是，树最多有 2 个叶节点，一个代表真，一个代表假，因为它处理二进制输入和二进制输出。

这是检查这个问题的正确方法还是我过于深入地概括了我的答案？

编辑

查看 Cameron 的回复后，我现在将我的第一个答案转换为 2^Q，并以他的 Q = 3 示例为基础，我将得到 2^3 或 8 (2*2*2)。如果这是不正确的想法，请纠正。

编辑#2

问题的第二部分似乎应该是 (2^Q) * Z 或提供一个示例：(2^3) * 3) 或 8*3 = 24 个叶节点。回顾一下，如果我有 3 个二进制输入，我最初会采用 2^3 并得到 8，现在我想查看 3 个示例。因此我应该得到 8*3 或 24。

编辑#3

事后看来，无论我使用多少示例，叶节点的数量都不应增加，因为它是基于每棵树的。

【问题讨论】：

@Roger 很高兴知道，我认为它仍然被接受，我最初将它标记为这样

我知道，这就是为什么我会小心地在编辑历史记录中留下解释和链接。 （每个人：提示，提示，检查历史；）

【参考方案1】：

我建议您通过手工制作小示例案例来解决问题。

对于第一部分，为Q 选择一个较小的值，例如 3，然后写下Q 的所有可能组合。然后你可以计算出你需要多少个例子。增加Q再做一次。

对于问题的第二部分，选择一个小的 Z 并手动运行决策树算法。看看你得到了多少叶子。然后选择另一个Z，看看它是否/如何变化。尝试生成不同的示例（使用相同的Z），看看是否可以更改叶子的数量。

【讨论】：

只是为了确保我在同一页面上，因为只能从二进制条件生成两个值，即真或假我想这将是@ 987654327@也就是说2升到Q

我添加了一些信息来说明我认为该方法的发展方向，您能否提供一些反馈？