信息增益matlab實現

通常地，一個決策樹包含一個根節點，若干個內部節點和若干個葉節點，葉結點對應決策結果，其餘每一個節點對應於一個屬性測試，每一個結點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子節點中；根節點包含樣本全集，從根節點到每一個葉節點的路徑對應了一個斷定測試序列。決策樹學習的目的是爲了產生一顆泛化能力強，處理未見實例能力強的決策樹。學習 信息熵 信息熵是度量樣本集合純度最經常使用的一種指標，假定當前樣本集合D中

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