摘要: 训练阶段:从给定的训练数据集DB,构造一棵决策树 分类阶段:从根开始,按照决策树的分类属性往下划分,直到叶节点,获得概念(决策、分类)结果 特征选择 从定量的角度,信息增益与信息增益比就是表示特征“有效性”的指标。 信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。熵越大,不确定性越大;熵越小,不确定性越小 阅读全文
posted @ 2020-10-20 19:57 Littlejiajia 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑