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机器学习 | 决策树 理论篇

决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强,即处理未见示例能力强的决策树。决策树学习的关键在于如何选择最优划分属性。我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”(purity)越来越高。经典的属性划分方法信息增益增益率基尼指数信息增益“信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。 <div align=center></div>属性a对样本集D进行

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机器学习 | 决策树 实践篇

问题基于表中编号为1、2、3、6、7、9、10、14、15、16、17的11个样本的色泽、根蒂、敲声、文理特性构建决策树,编程实现。<div align=center></div>代码实现#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Oct 14 21:45:

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