ano*_*428 9 artificial-intelligence machine-learning decision-tree
我是人工智能领域的新手,正在阅读决策树.我指的是AIMA书,它几乎是推荐的AI书的标准介绍.在关于决策树的章节中,他们在书中讨论了这样一种情况,即在第一个属性分裂后没有遗留任何属性,但正面和负面的例子仍然没有分开,这意味着这些例子具有完全相同的描述.他们建议的这种情况的解决方案是" 返回剩余例子的多个分类 ".我想知道那个部分用粗体表示什么？返回一组示例的"多重分类"是什么意思？
Rob*_*aus 17
如果只有两个班级,他们会说大多数班级.多元化只是将多数概括为超过2类.它只是意味着在该叶子中采用最频繁的类并将其作为预测返回.例如,如果您要对球的颜色进行分类,并且在一片叶子中有3个蓝色球,2个红球和2个白球,则返回蓝色作为预测.
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