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機器學習經典算法(3)決策樹
時間 2021-01-16
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越在根節點(父節點)的信息越重要,也就是其信息增益越大,信息增益的大小可以用信息熵公式進行計算: 舉個可能不夠恰當的例子。我們目前有如下數據,分類結果(葉節點)爲 下雨 / 晴天: 分類結果的信息熵(下雨 或 晴天 這個數據 的信息熵): -(1/2 * log(1/2) + 1/2 * log(1/2)) = 0.301(下雨 晴天 各6天,概率p均爲1/2) 太陽(父節點)的有無(條件)對分
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