决策树缺失值处理和剪枝

决策树缺失值处理和剪枝 缺失值处理 剪枝 缺失值处理 原始数据为： 我们开始计算第一个分叉点是用哪个特征？我们对ID3算法进行修正。包含缺失值属性样本的信息增益 = p * (不包含缺失值属性样本的信息增益)。由于前面对计算过程以及比较熟悉，所以我们只在第一次分叉中计算色泽这个属性的信息增益。 Gain(all_data) = p * (Gain(not_missing_data)) Gain(n

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