可以在決策樹中多次出現「拆分屬性」？

只是想澄清一件事：只要它們在不同的「分支」中，相同的屬性可以出現在決策樹中多次？可以在決策樹中多次出現「拆分屬性」？

來源

2013-11-15 yvetterowe

這個問題似乎是無關緊要的，因爲它是關於機器學習的。 – sashkello

@sashkello有3404個問題tagged [tag：machine-learning] ... –

@ Anony-Mousse所有這些都應該與編程密切相關（好吧，很多老問題可能不會）。這個問題應該去http://stats.stackexchange.com因爲它沒有編程方面。 – sashkello

由於顯而易見的原因，在同一分支中使用相同的決定是沒有意義的。

在不同的分支上，這個推理顯然不成立。

考慮經典的XOR（x，y）問題。您可以使用雙層決策樹來解決它，但是您需要在兩個分支中的相同屬性上進行分割。

If x is true: 
    If y is true: return false 
    If y is false: return true 
If x is false: 
    If y is true: return true 
    If y is false: return false

另一個例子如下：假設你的數據在x = [0; 1]中是正數，而在外部是負數。一棵好樹將如下：

If x > 1:  return negative 
If x <= 1: 
    If x >= 0: return positive 
    If x < 0: return negative

這是不一樣的決定，所以它可以有意義的使用x兩次。

來源

2013-11-15 08:31:41

一般來說，只要保持「樹」的結構，就可以做任何你想做的事情。它們可以通過多種方式進行定製，雖然可以有冗餘，但不會削弱其有效性。
二元屬性不應在同一個早午餐中出現兩次，這將是多餘的。但是，連續的屬性可以多次出現在同一分支中。

來源

2013-11-15 03:56:30 sashkello

如果該屬性是分類的，則不能將其用作多次拆分屬性。如果屬性是數字的，原則上可以多次使用，但是標準決策樹算法（C4.5算法）不以這種方式實現。

以下描述基於屬性都是分類的假設。

從解釋的角度來看，決策樹是可以解釋的，標記的實例如何可以通過從根到樹葉使用的屬性（以及屬性的值）來解釋。因此，在樹的一個分支中有重複的屬性是沒有意義的。

從算法的角度來看，一旦選擇屬性作爲拆分屬性，則屬性將不會再基於屬性選擇準則被選擇，例如，信息增益將爲0.這是因爲所有實例在被屬性過濾後都會具有相同的屬性值。再次使用該屬性不能爲分類帶來更多信息。

來源

2013-11-18 02:31:55 yxjiang

可以在決策樹中多次出現「拆分屬性」？

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