Python實現決策樹算法預測

1、概念         決策樹是一種從無次序、無規則的樣本數據集中推理出決策樹表示形式的分類規則方法。決策樹學習的算法一般是一個遞歸地選擇最優特徵，並根據該特徵對訓練數據進行分割，使得各個子數據集有一個最好的分類的過程。         在決策樹算法中有一個很是重要的概念：信息熵 信息熵是信息論中用於度量信息量的一個概念。一個系統越是有序，信息熵就越低；反之，一個系統越是混亂，信息熵就越高。因此

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