DecisionTreeClassifierはなぜ意思決定ツリー構造が二分木であるのですか？

Question

Sklearnの文書hereから、または私の実験からわかるように、DecisionTreeClassifierのすべてのツリー構造はバイナリツリーです。基準がジニまたはエントロピーのいずれかである場合、各DecisionTreeClassifierノードは0または1または2の子ノードしか持てません。

しかし、決定木の紹介slide（3ページ）から、理論決定木の各ノードは3つ以上の子ノードを持つことができます。

私の疑問は、意思決定ツリー構造がバイナリツリー（各DecisionTreeClassifierノードは1または2の子ノードしか持てません）です。Sklearn DecisionTreeClassifier？ DecisionTreeClassifierの子ノードが2つ以上あるツリー構造を取得できますか？

Answer 1

sklearnのアプローチは、あなたが数値的な特徴を持っている場合、必要とされるしきい値の任意の数を（持つことができる素敵な分割ルールを構築することは比較的困難で、数値機能、ないカテゴリで動作するからです2人以上の子供を生み出す）。一方、カテゴリフィーチャ（提供されたスライドで使用される）では、可能な限り多くの子を持つことも可能です。どちらのアプローチも独自の問題を抱えています（カテゴリアプローチは、可能な値が豊富な場合にはほとんど不可解になります）。数値には特定の機能エンコーディングが必要です（カテゴリにはホットです。効率的に、同じツリーを表現することができます。 3つの子供（犬、猫、人間）を持つ「種」の場合、あなたは決定で深い木を持つでしょう：[犬、犬ではなく、犬ではなく、犬ではなく、人間である]

短い答えは,です。この実装では2人以上の子供を育てることはできませんが、これは本当に一般的な制限ではありません。