选择最可能选项的决策树？
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【中文标题】选择最可能选项的决策树？【英文标题】：Decision Tree for Choosing Most Likely Option? 【发布时间】：2018-08-26 15:50:12 【问题描述】：我正在努力寻找合适的机器学习算法。假设我有三个数据列。我对每一列都有一个二元结果（数据列属于（A组）分类或不属于），但是在我输入的每组三个数据列中，只有一个列属于A组。
每次我可以选择哪种算法来选择三者中的一个最佳结果？我可以用决策树来做到这一点吗？
【问题讨论】：
【参考方案1】：决策树又名ID3，可以适用于这个简单的问题...最好的方法是检查数据并查看它的输出预测 ID3虽然有过拟合的问题
基本上每个分类器都可以很好地完成这项任务，如果它是线性可分的，即使 SVM 也是一个不错的选择，我也建议尝试基本的神经网络在输出层有 1/2 个节点用于 2 组分类
所有这些都通过各种包实现并且相当容易使用（几乎任何编码语言）
【讨论】：
以上是关于选择最可能选项的决策树？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章