Les arbres de décision se sont retrouvés avec le même arbre après le calcul gain/split?

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J'ai reçu un arbre de décision avec des exemples de données à résoudre en classe. Après avoir calculé l'arbre de gain/division avec les données d'échantillon fournies, je me suis retrouvé avec le même arbre qui était dans la question.Les arbres de décision se sont retrouvés avec le même arbre après le calcul gain/split?

Si je me suis retrouvé avec le même arbre qui a été donné dans la question, cela signifie-t-il qu'il n'y a plus de gain d'information et que tout est classifié correctement? Je veux juste connaître le concept derrière, et si l'arbre de décision qui nous a été donné a fini par être le même que ma solution.

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2017-10-17 user8788665

Veuillez modifier la question pour la limiter à un problème spécifique avec suffisamment de détails pour identifier une réponse adéquate. Évitez de poser plusieurs questions distinctes à la fois. Voir la page Comment demander pour obtenir de l'aide pour clarifier cette question. –

J'espère avoir limité ma question. – user8788665

La personne qui vous a fourni l'arbre de décision a déjà effectué le calcul avec les données d'exemple.

La tâche que vous avez à faire pour créer un nouvel arbre de décision ou est-ce que vous devez simplement vérifier la qualité de l'arbre de décision donné (par exemple, la matrice de confusion)?

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2017-10-17 08:18:53 cronoik

La question était divisée en deux parties. La première partie consistait à vérifier si l'arbre donné correspondait aux données de l'échantillon. La deuxième partie était de créer un arbre de décésion en utilisant les données de l'échantillon avec le même arbre. (Pas de confusion mateix) Je veux juste savoir ce que ça veut dire si on se retrouve avec les mêmes données. Est-ce que cela signifie pas de gain d'information? – user8788665

Les arbres de décision se sont retrouvés avec le même arbre après le calcul gain/split?

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