ML07 -- 决策树

决策树html 非参数学习算法 能够解决分类问题 自然可解决多分类问题 也可解决回归问题 很是好的可解释性 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每一个决策点实现一个具备离散输出的测试函数，记为分支。node 信息熵 熵在信息论中表明随机变量不肯定度的度量。git 熵越大，数据的不肯定性越高 熵越小，数据的不肯定性越低 或者表示一个物体内部的混乱程度 P(X,Y)=P(X)*P(Y),X和Y两个

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