決策樹——python(機器學習實戰)

原理 步驟分解 遍歷數據集 循環計算提取每一個特徵的香農熵和信息增益 選取信息增益最大的特徵 再遞歸計算剩餘的特徵順序 將特徵排序 並將分類結果序列化保存到磁盤當中 遞歸構建決策樹 使用Matplotlib註解繪製樹形圖 完整代碼 原理 經過提問的方式，根據不一樣的答案選擇不一樣的分支， 完成不一樣的分類node 步驟分解 1.遍歷數據集， 循環計算提取每一個特徵的香農熵和信息增益， 選取信息增益

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