我想使用学习的模型

Question

我已经学习了决策树，但是现在我想使用该决策树来预测新数据 已知班级

我有：

Tid :  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Refund : Yes No No Yes No No Yes No No No
MaritalStatus : Single Maried Single Maried Divorced 
                           Maried Divorced Single Maried Single
TexableIncome : 125K 100K 70K 120K 95K 60K 220K 85K 
                               75K 90K
Cheat (this attribute is class) : No No No No Yes No No Yes 
                                                      No Yes

在上面的训练决策树中使用了这些数据后，我得到了一棵树，但是在此之后，我有了数据，我不知道要使用的树，所以我要预测一个树

Tid : 11 12 13 14 15
Attrib1 : No Yes Yes No No 
Attrib2 : Small Medium Large Small Large 
Attrib3 : 55k 80k 110k 95k 67k
Class :    ?    ?    ?   ?  ?  (I want to predict this by my first tree)

Answer 1

在训练集的所有可用属性上训练决策树模型。导致标签（类）预测的所有决策均基于这些特定属性。因此，您的预训练模型只能应用于至少包含训练集所有属性的示例集（请注意，学习算法会忽略具有“ id”等特殊角色的属性）。

在您的示例中，模型依赖于Refund，MaritalStatus和TexableIncome（拼写？），但是要为其预测标签的第二个数据集具有属性Attrib1，Attrib2和Attrib3。即使简单的重命名也不可行，因为MaritalStatus：Divorced, Single, Maried（还是拼写？）和Attrib2：Small, Medium, Large之间可能的值类型不同。