决策树

时间:2019-10-14
本文章向大家介绍决策树，主要包括决策树使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

首先，我们需要熟悉信息论中熵的概念。熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵就越大。具体的，随机变量X的熵的表达式如下：

  
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
  <mi>H</mi>
  <mo stretchy="false">(</mo>
  <mi>X</mi>
  <mo stretchy="false">)</mo>
  <mo>=</mo>
  <mo>&#x2212;<!-- − --></mo>
  <munderover>
    <mo movablelimits="false">&#x2211;<!-- ∑ --></mo>
    <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD">
      <mi>i</mi>
      <mo>=</mo>
      <mn>1</mn>
    </mrow>
    <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD">
      <mi>n</mi>
    </mrow>
  </munderover>
  <msub>
    <mi>p</mi>
    <mi>i</mi>
  </msub>
  <mi>l</mi>
  <mi>o</mi>
  <mi>g</mi>
  <msub>
    <mi>p</mi>
    <mi>i</mi>
  </msub>
</math>

原文地址：https://www.cnblogs.com/yukizzc/p/11672400.html

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