机器学习算法——决策树

决策树算法理论篇 1、决策树直观理解： 假设，已知10人房产、婚姻、年收入以及能否偿还债务的样本，那么第11个人来，知其房产、婚姻、以及年收入情况，问他是否能偿还债务？ 2、前置知识： 理解决策树，我们必须知道一下概念： 信息熵：描述系统的不确定度，熵越高，代表系统越混乱，包含的信息量也就越多，其公式： 例（计算前10个样本能否还债y的信息熵）：-0.7log2（0.7）- 0.3log2（0.3

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