【ML--09】决策树算法Decision Tree

时间 2021-07-12

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一、三个决策树算法介绍 @1、信息增益：ID3 选择具有最高信息增益的属性作为节点N的分裂属性。举个例子：首先使用（8.1）式计算D中元组分类所需要的期望信息： Info(D)=-log₂(9/14)(9/14)-log₂(5/14)(5/14)=0.94 下一步计算每个属性的期望信息需求。从属性age开始，需要对age的每个类考察Yes和NO元组的分布。对于age的类“youth”，有2个y

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