machine-learning - 有什么方法可以确定实例的类吗？

Question

决策树通常必须为每个观察（实例）确定结果类别（例如，阳光、雨水……）。

我想知道是否有任何数据挖掘算法可以根据确定类的属性对实例进行分组。

这是一个例子：

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

在这种情况下，我可以例如使用 play 或 outlook 作为结果类。

我的问题是，是否有任何算法或方法可以说明例如前景是我可以用作结果类的属性。

Answer 1

显然，连续属性是行不通的。

但除此之外，任何离散属性都可以工作。

问题是，你想做什么，计算机程序怎么知道？

您必须告诉它哪些是您的输出，哪些是您的输入。

一些程序当然会应用启发式，即如果一个属性被命名为“类”或使用一个特殊的“类”类型，它将自动被选为输出，其余的作为输入。