决策树(ID3、C4.5、CART)
ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益。 假设我们有一个样本集，里面每个样本都有自己的分类结果。 而信息熵可以理解为：“样本集中分类结果的平均不确定性”，俗称信息的纯度。 即熵值越大，不确定性也越大。 不确定性计算公式 假设样本集中有多种分类 ...
原文：决策树(上)-ID3、C4.5、CART
参考资料 要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解决策树 ： .https: zhuanlan.zhihu.com p .https: zhuanlan.zhihu.com p .https: github.com Vay keen Machine learning learning notes blob master E A E BF E D E E AMachine L ...
2019-11-16 20:18 0 414 推荐指数：
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