ML in Action Note - Day 2 - Decision Tree
第3章：Decision Tree 决策树：根据不同特征建立分支 优点：计算复杂度不高，输出结果容易理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生overfitting。 P1：划分数据集，创建决策树 信息增益：划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益。 熵entropy：集合信息的度量方式就称为熵。熵定义为信息的期望值。 如果袋分类的事务可能划分在多个分类中，则的信息
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