决策树 Decision Tree

时间 2021-07-11

标签决策树机器学习人工智能繁體版

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熵与信息增益决策树模型本质上就是一个 IF-Then 规则的集合决策树学习的第一步就是“特征选择” 特征选择分两个步骤进行：选择对训练数据具有最大分类能力的特征进行树的叶子节点的分类；选择该特征最合适的分裂点进行分裂。熵(Entropy)，是表示随机变量不确定性的度量。假设 X X 是一个具有有限个值的离散型随机变量，服从如下的概率分布： P(X=xi)=pi,i=1,2,...,n

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