我正在考试过去的论文。我需要使用ID3算法来预测披萨是否会被发现美味。我按如下方式计算了每个类别的值：
Toppings = 0.459，Spicy = 0.6，Crust = 0.6666，Temperature = 0.87399
但是我现在陷入了构建决策树的困境。目前我将'Toppings'作为根节点，但我找不到第二级的下一个拆分，有没有人有任何想法如何正确地解决这个问题？
答案 0 :(得分：1)
您的问题需要更清晰。您需要向我们提供正面和负面样本的数量。 “计算值”是什么意思。这些价值观是什么？这些是信息收益吗？告诉我们您正在处理的数据类型。 （部分标记？连续？）。你是什么意思，“进一步分裂”？你的属性总数是多少？
http://www.csse.monash.edu.au/courseware/cse5230/2004/assets/decisiontreesTute.pdf
根据Tom Mitchell关于机器学习的书，上面的URL对决策树有很好的解释。