【问题标题】：Non binary decision tree to binary decision tree (Machine learning)非二叉决策树到二叉决策树（机器学习）
【发布时间】：2013-01-07 17:06:06
【问题描述】：
这是家庭作业问题，所以我只需要帮助可能是/否，我们将不胜感激！
- 证明：任意树（非二叉树）可以转化为等效的二叉决策树。
我的回答：
每个决策都可以仅使用二元决策生成。因此，决策树也是如此。
我不知道正式的证据。就像我可以与熵（实际上是增益）争论的那样，该节点将是 E(S) - E(L) - E(R)。在此之前可能是 E(S) - E(Y|X=t1) - E(Y|X=t2) - 等等。
可是不知道怎么说？！
【问题讨论】：
标签：
machine-learning
decision-tree
【解决方案1】：
你可以给出这样的建设性证明，演示如何将任意决策树转换为二叉决策树。
假设您坐在节点 A，并且您可以根据您的示例是否满足要求 B、C 或 D 来选择遍历 B、C 和 D。如果这是一个正确的决策树，则 B , C 和 D 互斥并涵盖所有情况。
A -> B
-> C
-> D
由于它们是互斥的，您可以想象将您的树拆分为一个二元决策：B 或不 B；在非 B 分支上，我们知道 C 或 D 必须为真，因为 B、C 和 D 是互斥的并且涵盖所有情况。换句话说：
A -> B
-> ~B
---> C
---> D
然后，您可以将 B 之后的任何内容复制到 B 之后的分支，执行相同的简化。 C 和 D 相同。