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機器學習筆記-決策樹和隨機森林
時間 2021-01-08
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預備知識; 信息熵(會在決策樹和隨機森林中用到) 決策樹和隨機森林—鄒博 決策樹基本原理 決策樹的依據:信息熵下降;即子結點的熵小於父節點的熵; 節點的信息熵代表了節點的不確定性程度,不確定性越小,確定性越大; 原理:決策樹學習採用的是自頂向下的遞歸方法,其基本思想是以信息熵爲度量構造一棵熵值下降最快的樹,到葉子節點處的熵值爲零,此時每個葉子節點中的實例都屬於同一類。 一個例子及其分析 (1)特徵
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