《機器學習實戰》學習總結（二）決策樹算法原理

概述 決策樹分類算法屬於有監督類學習算法。 該分類算法需要利用訓練數據得到分類模型，然後再對待分類點進行決策分類。 分類模型（決策樹）的計算過程如下： 1、計算訓練數據的原始熵 2、分析訓練數據，得到每個特徵及其的可能取值 3、計算按每個特徵分類後的熵 4、選擇原始熵與每個特徵分類後熵差值最大的那個特徵作爲分類特徵     （說明：把一個數據集按某個特徵分成多個數據集後，這些數據集的熵一定是小於原

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