algorithm - C4.5 决策树 : can deeps be higher in linear separable data then non-linear separable?

Question

我突然想到，例如，假设我们有二维 N 点的训练数据。我们知道我们总是可以天真地构建一个决策树，以便我们可以对每个数据点进行分类。 (可能我们过拟合了，深度可以到2^N)

但是，我们知道如果数据集是线性可分的，那么决策树可能会占据优势。以上面的数据集为例，我们可以确定线性和非线性数据集的深度上限吗？是否保证线性情况的深度上限小于非线性情况？

Answer 1

有点太晚了，但是您仍然可以看一下这个例子，在这个例子中，不可分离的线性数据集需要的分割比线性可分离的要少。