decision-tree

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我使用mutual information gain作爲分裂函數來構建二進制分類樹。但是由於訓練數據偏向於幾個類別，因此建議每個訓練樣例的逆類別頻率加權。如何加權訓練數據？在計算估計熵的概率時，我是否需要加權平均值？編輯：我想用於與所述權重熵的表達式。

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如何編寫程序來生成排序決策樹？

在課堂上，我們給了一個簡單的決策樹來排序3個元素（a，b，c）。雖然看着這一點，對我來說很有意義。我能夠遵循它。不過，我現在必須做出決定樹4種元素（A，B，C，d），只是投籃命中率高達24 葉子我掙扎接近決策樹的數量一種有系統的方式，可以幫助我跟蹤每個分支的比較結果。接近構建更大決策樹的方法是什麼？如果我知道如何去做，我甚至願意寫一個程序來吐出可能的葉子結構。