ML in Action Note - Day 2 - Decision Tree

第3章：Decision Tree 決策樹：根據不同特徵建立分支 優點：計算複雜度不高，輸出結果容易理解，對中間值的缺失不敏感，可以處理不相關特徵數據。 缺點：可能會產生overfitting。   P1：劃分數據集，創建決策樹 信息增益：劃分數據集前後信息發生的變化稱爲信息增益。 熵entropy：集合信息的度量方式就稱爲熵。熵定義爲信息的期望值。 如果袋分類的事務可能劃分在多個分類中，則的信息

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