机器学习实战-决策树
#计算香农熵,熵越高混合数据越多
def cal_entropy(data):
'''计算样本实例的熵'''
entries_num = len(data)
label_count = {} #字典存储每个类别出现的次数
for vec in data:
cur_label = vec[-1]
# 将样本标签提取出来，并计数
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