我刚开始接触人工智能领域，正在阅读关于决策树的内容。我参考的是《AIMA》这本书，这是推荐的标准人工智能入门书。在决策树的章节中，书中讨论了一种情况：在第一次属性分割后，没有剩余的属性，但正例和负例仍然没有分开，这意味着这些例子具有完全相同的描述……他们建议的解决方案是“返回剩余例子的多数分类”。我想知道加粗部分的意思是什么？返回一组例子的‘多数分类’是什么意思？

回答：

如果只有两个类别，他们会说多数类。多数分类只是将多数概念推广到两个以上的类别。这只是意味着在那个叶节点中选择最频繁的类别，并将其作为你的预测返回。例如，如果你在对球的颜色进行分类，并且在一个叶节点中有3个蓝色球，2个红色球和2个白色球，那么你的预测结果应返回蓝色。