machine-learning - インスタンスのクラスを決定する方法はありますか?

Question

通常、各観測 (インスタンス) に対して結果クラス (例: 日光、雨など) を決定する必要がある決定木。

クラスを決定する属性に基づいてインスタンスをグループ化できるデータ マイニング アルゴリズムがあるかどうか疑問に思っています。

例を次に示します。

day, outlook, temp, humidity, windy, play
1, sunny, 85, 85, false, no
2, sunny, 80, 90, true, no
3, overcast, 80, 90, true, no
3, rainy, 80, 90, true, no

この場合、たとえば play または outlook を結果クラスとして使用できます。

私の質問は、たとえば、outlook が結果クラスとして使用できる属性であることを示すアルゴリズムまたはメソッドがあるかどうかです。

Answer 1

明らかに、連続属性は機能しません。

しかしそれ以外は、任意の個別の属性が機能する可能性があります。

問題は、あなたが何をしたいのか、コンピュータープログラムはどのように知るのでしょうか?

どれが出力でどれが入力かを伝える必要があります。

一部のプログラムはもちろんヒューリスティックを適用します。つまり、属性に「クラス」という名前が付けられている場合、または特別な「クラス」タイプを使用している場合、それは自動的に出力として選択され、残りは入力として選択されます。