什么是决策树中的多元分类？

Question

我是 AI 领域的新手，正在阅读有关决策树的信息。我指的是 AIMA 书，它几乎是推荐的标准 AI 介绍书。在决策树的章节中，他们在书中讨论了一个案例，即第一个属性分裂后，没有剩余的属性，但正负示例仍然没有分离，这意味着这些示例具有完全相同的描述。 ..他们建议的这种情况的解决方案是“返回剩余示例的复数分类”。我想知道加粗的那部分是什么意思？返回一组示例的“复数分类”是什么意思？

Answer 1

如果只有两个班级，他们会说多数班级。复数只是将多数泛化到超过 2 个类别。这只是意味着取该叶子中最频繁的类并将其作为您的预测返回。例如，如果您正在对球的颜色进行分类，并且一片叶子中有 3 个蓝球、2 个红球和 2 个白球，则返回蓝色作为您的预测。

Answer 2

在决策树中，当你到达一个叶子节点但仍然不清楚要分配给它的类时，你必须返回多个分类，这意味着考虑叶子父节点的所有示例并查看最多数据集中出现公共类。