Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Dự đoán nhãn theo cây quyết định cho trước

    Cho một cây quyết định nhị phân với KKK nút. Nút 000 là gốc. Mỗi nút là một trong hai loại:

    • Nút quyết định: có dạng D f thr left right — so sánh đặc trưng thứ fff của mẫu với ngưỡng thrthrthr. Nếu xf≤thrx_f \le thrxf​≤thr đi sang nút left, ngược lại sang right.
    • Nút lá: có dạng L c — trả về nhãn ccc.

    Cho QQQ mẫu, mỗi mẫu là vector x∈RFx \in \mathbb{R}^{F}x∈RF. Với mỗi mẫu, đi từ gốc theo luật cho tới khi gặp lá và xuất nhãn của lá. In ra QQQ dòng, mỗi dòng là nhãn dự đoán (số nguyên, in dạng số thực 2 chữ số thập phân).

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng 1: KKK FFF. KKK dòng tiếp: mô tả nút (D hoặc L như trên). Dòng kế: QQQ. QQQ dòng tiếp: mỗi dòng FFF số thực là một mẫu.

    • Ràng buộc đầu vào:

      1≤K≤1001 \le K \le 1001≤K≤100; 1≤F≤101 \le F \le 101≤F≤10; 1≤Q≤1001 \le Q \le 1001≤Q≤100.

    • Định dạng đầu ra:

      QQQ dòng, mỗi dòng nhãn dự đoán (làm tròn 2 chữ số).

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    3 1
    D 0 5 1 2
    L 0
    L 1
    2
    3
    7
    

    Đầu ra:

    0.00
    1.00

    Giải thích:

    Gốc: x0<=5? Mẫu x0=3 ≤5 → nút 1 = lá 0. Mẫu x0=7 >5 → nút 2 = lá 1.

    Đang tải editor...