我正在做一份考试过去的试卷。我需要使用 ID3 算法来预测披萨是否好吃。我计算了每个类别的值如下：
配料 = 0.459，辣味 = 0.6，地壳 = 0.6666，温度 = 0.87399
但是，我现在正忙于构建决策树。目前我将“Toppings”作为根节点，但我在第二级找不到下一个拆分，有没有人知道如何正确处理这个问题？
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你的问题需要更清楚。你需要给我们正样本和负样本的数量。“计算值”是什么意思。这些价值观是什么？这些是信息增益吗？告诉我们更多关于您正在处理的数据类型。（部分标记？连续？）。“进一步拆分”是什么意思？你的属性总数是多少？
http://www.csse.monash.edu.au/courseware/cse5230/2004/assets/decisiontreesTute.pdf
上面的 URL 对基于 Tom Mitchell 的机器学习书的决策树有很好的解释。
于 2013-03-25T23:43:19.663 回答