使用R完成决策树分类
关于决策树理论方面的介绍，李航的《统计机器学习》第五章有很好的讲解。 传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。 特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) – 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D,
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