機器學習算法（二）——基於決策樹的分類預測

1. 理論篇 1.1 決策樹的介紹 決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取淨現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關係。Entropy = 系統的凌亂程

>>阅读原文<<