机器学习之决策树模型
在实现决策树模型以前，先须要了解信息的熵，熵被定义为信息的指望值，下面说明信息熵的计算方法：python 假如事件发生的可能性包括A，B，C三类；那么计算分类A的熵按照如下方式数据结构 L(A) = -log2P(A)函数 其中L(A)为分类A的熵。P(A)为事件发生后是A类的几率（可能性）。那么全部类别的熵计算方式以下：设计
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