机器学习之决策树算法详解

1-1 基本流程 决策树是一个有监督分类与回归算法。 决策树的生成只考虑局部最优，相对的，决策树剪枝则考虑全局最优。 一、概念： 决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树。 二、划分依据： ①熵 物理学上，熵 Entropy 是“混乱” 程度的量度。 系统越有序，熵值越低；系统越混

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