決策樹的python代碼

決策樹學習算法包含特徵選擇、決策樹的生成與剪枝過程。決策樹的學習算法一般是遞歸地選擇最優特徵，並用最優特徵對數據集進行分割。由於決策樹表示條件概率分佈，所以高度不同的決策樹對應不同複雜度的概率模型。最優決策樹的生成是個NP問題，能實現的生成算法都是局部最優的，剪枝則是既定決策樹下的全局最優。 A特徵選擇： 如何判斷一個特徵的分類能力呢？有以下兩種方法：1、信息增益；2、信息增益比。 信息增益： 對

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