機器學習十大算法之一：決策樹

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

>>阅读原文<<