机器学习-决策树
Posted 21座的胖子
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习-决策树相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
决策树
既可以做分类也可以做回归
分类
以树的方式实现分类的结果，每个决策结点实现一个分类的函数，每个叶子结点表示分类结果。
熵/基尼系数（Gini）
熵代表了物体内部的混乱程度，数据越复杂，熵越大。
构造决策树
构造决策树的思路是随着深度加深，结点的熵迅速降低，降低得越快越好，这样可以得到一棵最矮的决策树。
算法
ID3：信息增益
C4.5：信息增益率
以上是关于机器学习-决策树的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章