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爱技术 | 爱分享 | 爱生活目前研究操作系统内核相关不喜勿喷,欢迎交流Linux源码剖析Linux源码 | Thermal框架源码剖析Linux源码 | PM Qos源码剖析Linux源码 | EM能量模型Linux内核设计Linux内核 | 进程管理Linux内核 | 进程调度Linux内核 | 系统调用Linux内核 | 中断机制Linux内核 | 内核同步Linux设备驱动Linux设备驱
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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
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: