3T包含属于不同类的样本。这种情况 下,是把T精化成朝向一个单类样本 集的样本子集。根据某一属性,选择 具有一个或更多互斥的输出 {O,O2On的台适检验。被分区 成子集T1T2…n。T的决策树包含标 识检验的一个决策点和每个可能输出 的一个分枝(如图73a中的AB和C节
3. T包含属于不同类的样本。这种情况 下，是把T精化成朝向一个单类样本 集的样本子集。根据某一属性，选择 具有一个或更多互斥的输出 {O1 ,O2 ,…,On}的合适检验。T被分区 成子集T1 ,T2 ,…,Tn。T的决策树包含标 识检验的一个决策点和每个可能输出 的一个分枝(如图7-3a中的A,B和C节 点)
假设选择有η个输出(所给属性的n个 值)的检验,把训练样本集T分区成子 集T1T2…Tn。仅有的指导信息是在「 和它的子集T中的类分布 如果S是任意样本集,设 freq (cirs)代 表S中属于C的样本数量,S表示集 合S中的样本数量
◼ 假设选择有n个输出(所给属性的n个 值)的检验，把训练样本集T分区成子 集T1 ,T2 ,…,Tn。仅有的指导信息是在T 和它的子集Ti中的类分布。 ◼ 如果S是任意样本集，设freq(Ci ,S)代 表S中属于Ci的样本数量，|S|表示集 合S中的样本数量