決策樹（Decision Tree）算法原理

時間 2021-01-13

標籤機器學習简体版

原文原文鏈接

1.熵的概念不確定性越大熵就越大，不確定性越小熵就越小說明A的不確定性最大，B的不確定性較小，C是一個確定性事件所以熵爲0 2.ID3算法 ID3算法是通過信息增益的計算來選擇根節點的劃分會發現age的信息增益最大，根據ID3算法，始終選擇信息增益最大的作爲根節點，所以把age作爲根節點決策樹生成第一層之後，在每個葉子節點重複上面的操作再確定下一個分支結點同時對於連續變量的處理我們可以在

>>阅读原文<<

1. 決策樹算法（decision tree）
2. Decision Tree (決策樹算法)
3. 決策樹（decision tree）算法
4. 決策樹（decision tree）
5. 決策樹 — Decision Tree
6. 決策樹 Decision Tree
7. 決策樹（decision tree ）
8. 決策樹（Decision Tree)
9. Decision Tree 決策樹
10. 決策樹(Decision Tree)
更多相關文章...
• MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
• BASE原理與最終一致性 - NoSQL教程
• 算法總結-深度優先算法
• ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理

相關標籤/搜索