决策树算法的实现

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信息增益是决策树算法中用于选择最优特征的指标之一，本文详细介绍了信息增益的原理和计算方法，并结合实例说明了使用信息增益构建决策树的步骤。同时还介绍了常见的剪枝方法，以及信息增益算法的优缺点。阅读本文可

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决策树

决策树之Python实现 from math import log import operator #创建数据集 def createDataSet(): dataSet=[[1,1,’yes

决策树公式推导 (1)信息熵--用来度量样本集合纯度最常用的一种指标,定义如下: Ent⁡(D)=−∑k=1∣Y∣pklog⁡2pk(式1) \operatorname{Ent}(D)=-\sum_{

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决策树生成的详细算法,可以以此借鉴参考,非常管用。。

决策树学习算法概要;简介;1.决策树算法的框架(1/5;决策树 通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例 叶子节点即为实例所属的分类 每个节点说明了对实例的某个属性的测试 节点的每个后继分支对应