Python决策树之基于信息增益的特征选择示例

自己用Python3.6.1写的基于信息增益的决策树，信息熵函数、信息增益函数、多数表决函数、产生决策树的函数写的都比较清楚，直接下载放在python环境中就能出结果，数据用的是周志华老师的《机器学习

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1.分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。 2.决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很

老师课堂上讲的PPT,很有参考价值,容易上手!!

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python决策树代码

内含原始数据集，测试集和实验要求，运用sklearn简单实现决策树，用于学习python，sklearn基础，能够生成决策树pdf以供入门者参考

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ID3 决策树、信息增益 C#源码 信息增益（information gain）是指期望信息或者信息熵的有效减少量（通常用“字节”衡量），根据它能够确定在什么样的层次上选择什么样的变量来分类。

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