監督學習——決策樹

1.1. 決策樹 度量方法： 信息增益（ID3） 信息增益率（C4.5） 基尼指數（CART） 對一個給定樣本分類所需要的信息熵：   S：是s個數據樣本的集合 m：類別標籤具有m個 ：定義m個不同類 ：是類中樣本數 ：任意樣本屬於的概率， 信息期望：   信息增益：   例如：     1.1.1. 迭代Dichotomiser3（ID3） （1）給定樣本分類的信息熵 類別標籤S被分爲兩類：買或

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