decision-tree

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我使用mutual information gain作为分裂函数来构建二进制分类树。但是由于训练数据偏向于几个类别，因此建议每个训练样例的逆类别频率加权。如何加权训练数据？在计算估计熵的概率时，我是否需要加权平均值？编辑：我想用于与所述权重熵的表达式。

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如何编写程序来生成排序决策树？

在课堂上，我们给了一个简单的决策树来排序3个元素（a，b，c）。虽然看着这一点，对我来说很有意义。我能够遵循它。不过，我现在必须做出决定树4种元素（A，B，C，d），只是投篮命中率高达24 叶子我挣扎接近决策树的数量一种有系统的方式，可以帮助我跟踪每个分支的比较结果。接近构建更大决策树的方法是什么？如果我知道如何去做，我甚至愿意写一个程序来吐出可能的叶子结构。