ML二（决策树学习）
决策树学习 Decision Tree Learning 1 基本概念 属性（attribute）：树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试，该结点的每一个后继分支对应该属性的一个可能值。 熵（entropy）：刻画了任意样例集的纯度。S相对于c个状态的分类的熵定义为： 信息增益（information gain）： 2 决策树学习的适用问题 实例是由"属性-值"对来表示。 目标函数
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