Python3入门机器学习之10.1决策树
Python3入门机器学习之 10.1 决策树 1.什么是决策树？ 通过以上的例子，我们会提出如何构造决策树的问题： ①.每个节点在哪个维度做划分？ ②.某个维度在哪个值上做划分？ 2.信息熵： 熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量。 熵越大，数据的不确定性越高；熵越小，数据的不确定性越低。 公式如下： 对于一个系统中，可能有k类的信息，每一类信息所占的比例就叫做pi。 举个例子来理解这个公式，
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