決策樹之四：ID3.0算法實例2

可複製數據集在如下評論第一條！ 第1步計算決策屬性的熵 S1  （買）  = 641 S2（不買）= 383 S=  S1+S2  = 1024 P1=641/1024= 0.625976563 P2=383/1024= 0.374023438 第二步計算各類屬性的熵 分類屬性共有4個。分別是年齡、收入、學生、信譽。 分別計算不同屬性的信息增益 年齡信息增益=0.9537-0.6877=0.266

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