基于决策树的推荐算法

1.1算法简介 决策树一种经典的机器学习分类算法，主要的代表算法有ID3、C4.5、CARD，原理可以简单理解为通过对数据总结、归纳得到一系列分类规则，举个简单的例子： 在决策树中，一个叶子节点表示一条决策规则（通常叶子节点的类目等于该节点样本最多的类目），决策树算法的目标是得到准确率高的规则，而决策规则的准确率可以用叶子节点的复杂度来衡量。 1.2复杂度计算 下面列举2种常用复杂度的计算方法,

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