我在学习《数据挖掘导论》时，遇到关于决策树的以下问题卡住了：

训练数据

测试数据

决策树

问题要求我使用乐观和悲观方法计算泛化错误率，答案分别是0.3和0.5。但我的答案是0.5和0.7。从我的计算来看，第3、7、8、9、10个实例被错误分类。我在谷歌上查阅了许多文档，但它们都没有解释原因，只是显示3 / 10 = 0.3。请告诉我我犯了什么错误，谢谢！

回答：

你搞错了，错误分类的实例是：

• 在训练数据中：3, 5, 6
• 在测试数据中：12, 13, 14, 15

你的决策树是这样的：

• 当（非a且非b）或（a且c）时，返回正类

因此，例如对于第3个实例：

A=0 B=1 C=0 类别=正类，而你的决策树返回负类，因为A=0且B=1