决策树算法梳理（从原理到示例）

决策树是最经典的机器学习模型之一。它的预测结果容易理解，易于向业务部门解释，预测速度快，可以处理类别型数据和连续型数据。本文的主要内容如下： 信息熵及信息增益的概念，以及决策树的节点分裂的原则； 决策树的创建及剪枝算法； scikit-learn中决策树算法的相关参数； 使用决策树预测泰坦尼克号幸存者示例； scikit-learn中模型参数选择的工具及使用方法； 聚合（融合）算法及随机森林算法的

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