决策树学习算法

Question

我想说这是一个家庭作业。

我得到一组Q二进制输入变量，用于对Y的输出进行分类，也就是二进制。

问题的第一部分是：我最多需要多少个例子才能确定所有可能的Q组合？我目前认为，因为它最多要求我需要Q，因为有可能所有Q-1值都与实例1相同，Q中的项目为0。

问题的第二部分是：树中最多有多少个叶子节点可以给出Z个例子？ 我目前的答案是，最多树将有2个叶节点，一个表示真，一个表示假，因为它处理二进制输入和二进制输出。

这是检查此问题的正确方法，还是我过于深入地概括了我的答案？

修改

在看了Cameron的回答之后，我现在将我的第一个回答转换为2 ^ Q并建立他的Q = 3的例子，我会得到2 ^ 3或8（2 * 2 * 2）。如果思路不正确，请更正。

编辑＃2

问题的第二部分似乎应该是（2 ^ Q）* Z或提供一个例子：（2 ^ 3）* 3）或8 * 3 = 24叶子节点。回顾一下，如果我有3个二进制输入，我最初需要2 ^ 3并且现在得到8，我想要超过3个例子。因此我应该得到8 * 3或24。

编辑＃3

事后看来，无论我使用多少个例子，叶子节点的数量都不应该增加，因为它是基于每棵树的。

Answer 1

我建议您通过手工制作小例子来解决问题。

对于第一部分，请选择Q的较小值，例如3，并记下Q的所有可能组合。然后你可以弄清楚你需要多少个例子。增加Q并再次执行此操作。

对于问题的第二部分，选择一个小Z并手动运行决策树算法。看看有多少叶子。然后选择另一个Z并查看是否/如何更改。尝试生成不同的示例（使用相同的Z）并查看是否可以更改叶数。