機器學習 【決策樹ID3/C4.5/CART+隨機森林】 公式推導計算+詳細過程 （入門必備）

決策樹可用於分類和預測。常見的決策樹算法有ID3、C4.5和CART。 信息熵：不確定性的度量，事物越混亂就越不確定，信息熵越小越事物越確定。 信息增益：信息增益越大，事物的不確定性下降的越快，也就是說事物越趨近於確定，信息增益越大不確定性下降越快。 信息增益率：信息增益率越大，事物越確定。 基尼係數：不確定性的度量，事物越混亂就越不確定，基尼係數越小越事物越確定。 信息熵公式 E n t r o

>>阅读原文<<