摘要：本文首先浅谈了自己对决策树的理解，进而通过Python一步步构造决策树，并通过Matplotlib更直观的绘制树形图，最后，选取相应的数据集对算法进行测试。...

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4.2 决策树分类原理【*****】 1.信息增益 信息增益 = entroy(前) - entroy(后) 注意：信息增益越大，我们优先选择这个属性进行计算 信息增益优先选择属性总类别比较多的进行划分 2.信息增益...

整体思路是利用回溯加去重的方式，在具体递归的过程中类似于一棵决策树，首先定义一个用于递归的函数，分别传递原数组的引用、暂存数组索引的引用、目标数组的引用、递归深度、哈希表对象，如果递归的深度与原数组的长度相同...

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。要想理解好随机森林，就首先要了解决策树。...

熵：用于表示随机变量不确定性的度量 。假设X是一个取值有限的随机变量，其概率分布为：

决策树也是机器学习中的一个重要算法，但是我们可能平时在决策的时候就常常用到，比如以下天气和怎么出行的问题：

在之前的文章中，对于介绍的分类算法有逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法，这类算法都是二分类的分类器，但是往往只实际问题中

在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。