机器学习——有监督——决策树相关原理及sklearn实现（信息熵、基尼系数、信息增益、特征重要程度的量化）

一、决策树原理 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。 我们来简单了解一下决策树是如何工作的。决策树算法的本质是一种图结构，我们只需要问

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