machine-learning - 決定木の複数分類とは何ですか？

Question

私はAIの分野に不慣れで、決定木について読んでいます。私はAIMAの本を参照しています。これは、AIの標準的な紹介本として推奨されています。決定木の章では、最初の属性が分割された後、属性が残っていないが、正と負の両方の例がまだ分離されていない場合について、本で説明しています。これは、これらの例がまったく同じ説明を持っていることを意味します。 ..彼らが提案するこの場合の解決策は、「残りの例の複数の分類を返す」ことです。太字の部分はどういう意味かしら？一連の例の「複数分類」を返すとはどういう意味ですか？

Answer 1

クラスが2つしかない場合、彼らは多数派クラスと言ったでしょう。複数性とは、多数派を2つ以上のクラスに一般化したものです。それは、その葉の中で最も頻繁なクラスを取り、それを予測として返すことを意味します。たとえば、ボールの色を分類していて、葉に3つの青いボール、2つの赤いボール、2つの白いボールがある場合、予測として青を返します。

Answer 2

リーフノードに到達したが、それを割り当てるクラスについて明確な考えがない場合の決定木では、複数の分類を返す必要があります。つまり、リーフの親のすべての例を検討し、最も一般的なクラスが発生したことを確認します。データセット内。