机器学习之决策树算法原理详解

微信公众号：数据挖掘与分析学习 在本文中，我们将讨论决策树背后的理论和工作原理。 我们将看到该算法的一些数学知识，即熵和信息增益。 1.动机 假设我们有以下两个类别的图，由黑色圆圈和蓝色方块表示。 是否可以画一条分离线将两个类别分开？ 也许没有。 你能花一条线将它们分开吗？ 我们需要不止一条线来将上面的类分开。 与下图类似： 我们在这里需要两条线，一条线根据x的阈值分割，另一条线条用于根据y的阈值

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