機器學習實戰-決策樹

#計算香農熵,熵越高混合數據越多 def cal_entropy(data): '''計算樣本實例的熵''' entries_num = len(data) label_count = {} #字典存儲每個類別出現的次數 for vec in data: cur_label = vec[-1] # 將樣本標籤提取出來，並計數

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