Indução de Árvores de Decisão

Particionando o Conjunto de
Treinamento
Quando um exemplo possui valor desconhecido, apenas
um grau de pertinência probabilístico pode ser feito
Assim a cada exemplo em cada subconjunto T i é
associado um peso representando a probabilidade do
exemplo pertencer a cada subconjunto
Se o exemplo tem seu valor conhecido para o teste, o peso é 1
Se o exemplo tem seu valor desconhecido para o teste, o peso é
a probabilidade do teste X=O i naquele ponto; cada subconjunto T i
é agora uma coleção de exemplos fracionários de forma que |T i |
deve ser interpretado como a soma dos pesos fracionários dos
exemplos no subconjunto
95