CMU 10-301 HW2：從資訊量手算到完整 Decision Tree

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官方 handout 完整題名是 Homework 2: Decision Trees，屬於 written＋programming。Written 包含 function approximation、decision-tree calculations、pseudocode 與 empirical questions；程式分成 inspection.py 的 entropy／majority-error 檢查，以及 decision_tree.py 的建樹、預測、評估與文字樹輸出。ZIP 提供 decision_tree.py starter、heart／purchase／small datasets，以及 small depth-3 的 labels、metrics、inspection reference output。

作業為什麼這樣排

手算迫使你看見「選哪個 feature」的依據，程式則暴露停止條件、tie-breaking 與深度限制。真正的模型不是一個公式，而是一組必須一致的決策。先用 small dataset 畫樹，再讓程式輸出同一棵；兩者不同時，不要先調參數。

第一個可執行動作與完成判準

先依 handout 指令 建立並跑 inspection：

python inspection.py small_train.tsv small_inspect.txt

完成判準是 small_inspect.txt 與公開 reference 一致，且 depth-3 tree 的 train/test labels、metrics 與文字樹可重現；再用完美可分、全同特徵與同分 feature 三組自造資料驗證停止與 tie-breaking。Gradescope 仍會使用未公開資料。

參考資料

• HW2 public bundle
• Spring 2026 schedule