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第7章決策樹某相親平臺數(shù)據(jù)示意表三種節(jié)點根節(jié)點樹的最頂端節(jié)點。內(nèi)部節(jié)點樹中間的那些節(jié)點。葉節(jié)點樹最底部的節(jié)點。構(gòu)造決策樹熵(Entropy)假設(shè)隨機變量X的概率分布為：隨機變量X的熵定義為：條件熵表示在已知隨機變量X的條件下隨機變量Y的不確性：假定數(shù)據(jù)集Y，特征X將其分成那么信息增益定義為集合Y的熵H(Y)與特征X條件下的條件熵H(Y|X)之差：性別推測數(shù)據(jù)集如何構(gòu)造決策樹？身高的條件熵身高(X1)出現(xiàn)的頻率及分割出來的子集:高(Y1)–2/8中(Y2)–3/8矮(Y3)–3/8計算H(Y)身高的信息增益計算信息增益體重的信息增益鞋碼的信息增益基尼指數(shù)有n個類，樣本屬于第k類的概率記為pk特征X條件下的基尼指數(shù)回歸問題的過擬合分類問題的過擬合
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