Python3入門機器學習之10.1決策樹

Python3入門機器學習之 10.1 決策樹 1.什麼是決策樹？ 通過以上的例子，我們會提出如何構造決策樹的問題： ①.每個節點在哪個維度做劃分？ ②.某個維度在哪個值上做劃分？ 2.信息熵： 熵在信息論中代表隨機變量不確定度的度量。 熵越大，數據的不確定性越高；熵越小，數據的不確定性越低。 公式如下： 對於一個系統中，可能有k類的信息，每一類信息所佔的比例就叫做pi。 舉個例子來理解這個公式，

>>阅读原文<<