machine-learning - このデータから決定木を構築するにはどうすればよいですか？

Question

私は過去の論文の試験に取り組んでいます。ID3アルゴリズムを使用して、ピザがおいしいかどうかを予測する必要があります。各カテゴリの値を次のように計算しました。

トッピング=0.459、スパイシー= 0.6、クラスト= 0.6666、温度= 0.87399

しかし、私は今、決定木の構築に行き詰まっています。現時点では、ルートノードとして「トッピング」を使用していますが、2番目のレベルで次の分割を見つけることができません。これを正しく行う方法について誰かが考えていますか？

Answer 1

あなたの質問はもっと明確にする必要があります。正と負のサンプルの数を指定する必要があります。「計算値」の意味は何ですか。これらの値は何ですか？これらは情報獲得ですか？扱っているデータの種類について詳しく教えてください。（部分的にラベル付けされていますか？継続的ですか？）。「さらに分割する」とはどういう意味ですか？属性の総数はいくつですか？

http://www.csse.monash.edu.au/courseware/cse5230/2004/assets/decisiontreesTute.pdf

上記のURLには、TomMitchellの機械学習に関する本に基づく決定木の非常に優れた説明があります。