機器學習之決策樹算法原理詳解

微信公衆號：數據挖掘與分析學習 在本文中，我們將討論決策樹背後的理論和工作原理。 我們將看到該算法的一些數學知識，即熵和信息增益。 1.動機 假設我們有以下兩個類別的圖，由黑色圓圈和藍色方塊表示。 是否可以畫一條分離線將兩個類別分開？ 也許沒有。 你能花一條線將它們分開嗎？ 我們需要不止一條線來將上面的類分開。 與下圖類似： 我們在這裏需要兩條線，一條線根據x的閾值分割，另一條線條用於根據y的閾值

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