3.决策树和随机森林

文章目录 1.决策树和随机森林 1.1 CART（分类与回归树） 1.2 随机森林 1.3 信息熵 1.4 决策树 1.4.1 决策树学习算法的特点 1.5 决策树学习生成的算法 1.6 信息增益 1.7 信息增益的计算方法 1.8 经验条件熵 1.9 Gini 系数 1.决策树和随机森林 1.1 CART（分类与回归树） 输入数据x： M个样本数据，每个数据包括年龄、性别、职业、每日使用计算机时

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