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機器學習十大算法之一:決策樹
時間 2021-07-14
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1-1 基本流程 一、概念: 決策樹:是一種樹形結構,其中每個內部節點表示一個屬性上的判斷,每個分支代表一個判斷結果的輸出,最後每個葉節點代表一種分類結果,本質是一顆由多個判斷節點組成的樹。 二、劃分依據: ①熵 物理學上,熵 Entropy 是「混亂」 程度的量度。 系統越有序,熵值越低;系統越混亂或者分散,熵值越高 信息理論: 1、當系統的有序狀態一致時,數據越集中的地方熵值越小,數據越分散的
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