文章目录 决策树介绍 1.介绍 **决策树API：** 构建决策树的三个步骤 决策树的优缺点 通过sklearn实现决策树分类并进一步认识决策树 2. ID3 决策树 1. 信息熵 2. 信息增益 **定义：** **根据信息增益选择特征方法是：** **算法：** 3. ID3算法步骤 4. 例子： 3. C4.5 决策树 1. 信息增益率计算公式 2. 信息增益率计算举例 3. ID3和C4.5对比 4.CART 分类决策树
