机器学习-二叉决策树
对于分类回归树，算法的要点是给树的每一个结点定义一个衡量标准。好比，当咱们拟合一个函数的时候，咱们使用真实值和预测值的差的平方和，这就是衡量标准。算法的目的是使差的平方和最小。 对于分类问题，咱们定义一个度量，使得当一个结点的大多数值都属于同一类时，这个度量最小。三个最经常使用的度量是：熵(entropy)、吉尼系数(Giniindex)和错分类(misclassification)。 决策树构成
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