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मैं एआई के क्षेत्र में नया हूं और निर्णय पेड़ों के बारे में पढ़ रहा हूं। मैं एआईएमए पुस्तक का जिक्र कर रहा हूं जो एआई बुक की सिफारिश की मानक पहचान है। निर्णय पेड़ के अध्याय में, वे पुस्तक में एक मामले में चर्चा करते हैं जिसमें पहली विशेषता विभाजन के बाद और कोई विशेषता नहीं छोड़ी जाती है लेकिन सकारात्मक और नकारात्मक दोनों उदाहरणों को अभी भी अलग नहीं किया गया है, इसका मतलब है कि इन उदाहरणों में बिल्कुल वही वर्णन है .. .. इस मामले का समाधान जो वे सुझाव देते हैं "शेष उदाहरणों के बहुलता वर्गीकरण को वापस करने के लिए"। मैं सोच रहा था कि बोल्ड मतलब में वह हिस्सा क्या है? उदाहरणों के एक सेट के 'बहुलता वर्गीकरण' को वापस करने का क्या अर्थ है?निर्णय पेड़ों में बहुलता वर्गीकरण क्या है?
ओह ठीक है तो अगर हमारे पास 10 सकारात्मक उदाहरण हैं और 5 नकारात्मक उदाहरण असमान हैं और उन्हें विभाजित करने के लिए 0 शेष गुण हैं, तो एल्गोरिदम केवल इन गुणों के मान के रूप में सकारात्मक (YES) लौटाएगा? – anonuser0428
हाँ, आप इसे समझते हैं। –
आपकी मदद के लिए धन्यवाद – anonuser0428