DataWhale基礎算法梳理第三次作業--決策樹

【學習任務】 1. 信息論基礎（熵 聯合熵 條件熵 信息增益 基尼不純度） 2.決策樹的不同分類算法（ID3算法、C4.5、CART分類樹）的原理及應用場景 3. 迴歸樹原理 4. 決策樹防止過擬合手段 【做題】 1、信息論基礎（熵 聯合熵 條件熵 信息增益 基尼不純度） 2、決策樹的不同分類算法（ID3算法、C4.5、CART分類樹）的原理及應用場景    三種分類算法都是生成樹算法，都由特徵選

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