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【决策树】一文看懂图解决策树原理：信息熵、条件熵与信息增益

young_d807 2024-06-21 阅读 33

标签: 决策树机器学习算法信息增益 Python 后端开发

本文用过图解的方式并结合实际案例的方式讲述了决策树的基本原理，主要包含信息熵、条件熵与信息增益的概念与计算方式，以及如何选择各个决策节点（即：选择信息增益最大的特征）。

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重要结论

1.信息熵用来衡量信息的不确定性或者混乱程度的；
2.信息的不确定性越大熵越大；
3.决策树每个节点的选择，选择信息增益最大的特征；

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