Indução de Árvores de Decisão

Particionando o Conjunto de
Treinamento
Um teste pode ser selecionado dentre os
possíveis testes como antes, utilizando as
definições modificadas de gain e split-info
Se o atributo selecionado X possui valores
desconhecidos, o conceito de particionamento do
conjunto T é generalizado da seguinte forma:
Assumindo que X assume r valores, ou seja X = O 1 , X
= O 2 , ..., X=O r , cada teste particiona o conjunto T nos
subconjuntos T 1 , T 2 , ..., T r , respectivamente
Quando um exemplo de T com valor conhecido é
atribuído ao subconjunto T i isto indica que a
probabilidade daquele exemplo pertencer ao
subconjunto T i é 1 e em todos os demais subconjuntos
é 0
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