Algorithm ID3算法的改进_Algorithm_Machine Learning_Artificial Intelligence_Decision Tree

Algorithm ID3算法的改进

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我们是否可以修改ID3决策树构造算法来构建决策树，同时允许最多一个错误

e、 g之后，如果有这样的游戏，询问问题并根据答案输出一些类变量。我们能在ID3算法中容纳最多一个错误吗

感谢如果有足够数量的示例，

ID3

算法对错误不太敏感，因为它为子集选择了最常见的标签。其将子树转化为叶子的“停止条件”为：

每个元素都属于同一个类——您可以尝试削弱它以获得更好的泛化

没有更多的属性可供选择，叶被标记为子集中最常见的示例类

子集中没有示例，叶用父节点子集中最常见的示例类进行标记