决策树，bagging，boosting

时间 2021-01-02

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决策树构建步骤 1、计算当前决策节点的混乱程度。 2、列举决策属性，分别计算按每一个决策属性决策的情况下熵值的大小。 3、计算信息增益：Entropy(决策之前)-Entropy(决策之后)，选择信息增益最大的属性作为优先决策属性。 4、递归循环上述步骤，直到决策树达到停止生长的条件为止，即每个叶子节点均只有一类数据。集成学习总的来说可以分为如下两种： 1.基于Bagging, 代表算法：随机

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