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2016年12月4日
《机器学习实战》——决策树
摘要: 原理(ID3): 依次选定每个特征,计算信息增益(基本信息熵-当前信息熵),选择信息增益最大的一个作为最佳特征; 以该特征作为树的根节点,以该最佳特征的每一个值作为分支,建立子树; 重复上述过程,直到:1) 所有类别一致 2) 特征用尽 优点: 简单容易理解; 可处理有缺失值的特征、非数值型数据;
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posted @ 2016-12-04 22:06 CS青雀
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