c# - 节点上的 Accord 决策树空输出

Question

我在我的项目中使用 .net 框架，但遇到了问题。

我正在使用 7 个决策变量来创建决策树。其中 5 个是连续的，其中 2 个是离散的，我正在使用 C45Learning。

我创建决策变量的方式:

连续的

new DecisionVariable(SupportedValueType.ToString(), DecisionVariableKind.Continuous)

离散的(在我的例子中，我创建了代表月份日期的离散变量)

int PossibleValues = 30; 
new DecisionVariable(SupportedValueType.ToString(), PossibleValues)

现在当我创建一棵树时，它的叶节点是具有离散决策变量的节点并且该节点上的输出为 NULL，所以当我运行时

tree.Decide(sample)

它结束于这个叶节点，它返回 NULL。

谁能告诉我问题出在哪里？

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当我创建一个输入来创建这个决策树时，我并没有“使用”这 30 个可能值中的每一个，只使用了其中的 2-3 个。会不会是问题所在？

例如:(x变量是其他决策变量的值，当然我提供了更多的输入数据，不只是3行，但我只改变了x值，只用了这3天)

input:     label:

x,x,x,x,x,1 -> Small
x,x,x,x,x,2 -> Medium
x,x,x,x,x,3 -> Big

Answer 1

是的，我猜你的树根本不完整。

使用该算法时，如果我不为其提供包含输入列的所有可能组合的综合训练集，那么我获得空叶的机会就会高得多。然而，该算法以其修剪过程的副产品无论如何都有空路径而闻名。

检查其他示例是否也返回 null。如果他们都这样做，那么您可能会遇到问题。如果只有一对返回 NULL/unknown，那么这可能只是树自身构建方式的结果。在这种情况下，您将需要使用默认决策值来处理它。

我了解到您可以为算法提供默认值以供其自行应用，但我从未使用过这些值。