Python实现决策树算法预测

1、概念         决策树是一种从无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式的分类规则方法。决策树学习的算法一般是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。         在决策树算法中有一个很是重要的概念：信息熵 信息熵是信息论中用于度量信息量的一个概念。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。因此

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