决策树学习算法

Question

在开始之前，我想说这是一项家庭作业。

我得到了一组Q个二进制输入变量，它们将用于对Y的输出进行分类，Y也是二进制的。

问题的第一部分是:我最多需要多少个例子来枚举Q的所有可能组合？我目前认为，由于它要求最多，我将需要Q，因为有可能直到Q-1的所有值都是相同的，例如1，而Q处的项是0。

问题的第二部分是:树上最多有多少个叶节点可以给出Z个示例？

我目前的回答是，树最多有2个叶节点，一个表示true，一个表示false，因为它处理的是二进制输入和二进制输出。

这是检查这个问题的正确方式吗?还是我把答案概括得太深了？

编辑

看了卡梅隆的回答后，我现在将我的第一个答案转换为2^Q，根据他的q= 3的示例，我将得到2^3或8 (2*2*2)。如果这是不正确的想法，请纠正。

编辑#2

问题的第二部分似乎应该是(2^Q) *Z或提供一个示例：(2^3) * 3)或8*3 = 24个叶节点。重述一下，如果我有3个二进制输入，我最初会取2^3，然后得到8，现在我想看3个例子。因此，我应该得到8*3或24。

编辑#3

事后看来，无论我使用多少示例，叶节点的数量都不应该增加，因为它是基于每个树的。

Answer 1

我建议你通过手工做一些小的例子来解决这个问题。

对于第一部分，为Q选择一个较小的值，比如3，并记下Q的所有可能组合。然后你就可以计算出你需要多少个例子。增加Q，然后再做一次。

对于问题的第二部分，选择一个小的Z并手动运行决策树算法。看看你能得到多少树叶。然后选择另一个Z，看看它是否/如何变化。尝试生成不同的示例(使用相同的Z)，看看是否可以更改叶子的数量。