决策树和随机森林

    CART：分类(C)与(A)回归(R)的树(T)。     如果已经训练好了一个决策树，那么测试样本分类的结果就是：所落在的那个叶子节点的训练样本中最多的类别的；测试样本的回归结果就是由所落在的叶子节点的训练样本计算而来（如平均值）     建立一棵树的难点在于结点的构建，分类问题用到的是信息熵H(x)。对于随机样本x发生的概率是p，随着p的变化绘制信息熵的曲线.可以发现当p的概率很大或者

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