数据挖掘——最佳划分度量（1）

前言 有很多度量可以用来确定划分记录的最佳方法。选择最佳划分的度量通常是根据划分后子女结点不纯性的程度。不纯的程度越低，类分布就会越倾斜。 例子： 类分布为（0,1）的结点具有零不纯性（是比较好的） 均衡分布（0.5,0.5）的结点具有最高的不纯性 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、不纯性度量的公式 注意：p(i|t)表示给定结点t中属于i类的比例 ①熵（信息论中使用较多） En

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