问题描述
我正在尝试实现ID3决策树分类器。我知道，熵是用来决定拆分依据的属性。我不了解的是如何选择此属性的“阈值”值，即创建了多少个子集以及它们代表该属性的哪些“箱”。因为，如果我理解正确，ID3每个节点可以有两个以上的子集。
假设数据是64个要素，值从0到100，具有10个类。我猜我会遍历所有这些功能。在此循环的特定迭代中：
- 我该如何选择应该有多少个bin（和子集）？
- 我将如何选择这些垃圾箱的阈值？
解决方法
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