機器學習——決策樹算法

決策樹的基本概念 決策樹算法是一類常用的機器學習算法，在分類問題中，決策樹算法通過樣本中某一維屬性的值，將樣本劃分到不同的類別中去。  選擇最佳劃分的標準   選擇劃分數據集的特徵的時候存在一定的順序，選擇的依據是這一維特徵對數據的劃分更具區分性，在決策樹算法中，通常有這些標準：信息增益、增益率和基尼係數。 熵是度量樣本集合純度最常用的一種指標，  信息增益 信息熵表示的是不確定度。均勻分佈時，不

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