2020年4月20日
【数据仓库与数据挖掘 - 决策树分类算法】信息量、无条件熵、条件熵、信息增益
摘要： 决策树分类算法，针对离散数据来进行预测的。 ID3算法 缺点1：用信息增益来作为选择分支属性标准的话，偏向于取值较多的那个属性 缺点2：只能处理离散型的属性 缺点3：对于比较小的数据集是有效的 缺点4：可能会出现过度拟合的问题 1.信息增益 描述属性（条件属性） 类别属性（分类属性）“也是预测的对象 阅读全文
posted @ 2020-04-20 21:38 东耳听风 阅读(1739) 评论(0) 推荐(0) 编辑