为什么决策树显示正确分类而某些实例被错误分类答案

【问题标题】：Why the decision tree shows a correct classificationthe while some instances are being misclassified为什么决策树显示正确分类而某些实例被错误分类
【发布时间】：2014-12-17 00:02:47
【问题描述】：

我正在使用 WEKA、10 倍交叉验证或拆分 66% 来创建训练和测试集..我使用 c4.5 (J48) 作为分类器.. 我得到的结果是一些实例被错误分类，但是，当我可视化树时，我看到基于树的实例应该被正确分类！！！

当测试集是相同的训练集时，我看不到这一点。如果分类器决定创建这样一棵树，为什么某些实例没有根据这棵树进行分类？？？

提前致谢。

【问题讨论】：

为什么决策树显示正确分类而某些实例被错误分类

标签： classification weka decision-tree prediction

【解决方案1】：

听起来您正在寻找一棵完全未经修剪的树，因此训练数据应该返回 100% 的准确度。

可能导致不良结果的选项概述如下：

未剪枝用于最小化决策树中的规则数量，并可以降低泛化错误
minNumObj 用于确定制定规则所需的最小案例数。如果该值大于 1，您可能会在训练数据上遇到一些错误。

对于给定的问题，我通常不建议使用这些选项，但如果您试图在训练数据上获得 100% 的结果，这将是开始的地方。

希望这会有所帮助！

【讨论】：