决策树的python代码
决策树学习算法包含特征选择、决策树的生成与剪枝过程。决策树的学习算法一般是递归地选择最优特征，并用最优特征对数据集进行分割。由于决策树表示条件概率分布，所以高度不同的决策树对应不同复杂度的概率模型。最优决策树的生成是个NP问题，能实现的生成算法都是局部最优的，剪枝则是既定决策树下的全局最优。 A特征选择： 如何判断一个特征的分类能力呢？有以下两种方法：1、信息增益；2、信息增益比。 信息增益： 对
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