决策树
决策树的分类
信息增益
信息增益 = 分类前后的信息熵之差
信息增益越高，就越应优先选择该属性进行分类
通过信息增益来进行分类，会优先选择类别多的属性进行划分
信息增益率
为了解决信息增益会优先选择类别多的属性进行划分的问题，使用信息增益率。
但是没啥用
基尼系数
基尼值
从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。故，Gini（D）值越小，数据集D的纯度越高。
基尼系数
选择使划分后基尼系数最小的属性作为最优化分属性。
不同的决策树类型
信息增益 – ID3 决策树
会偏向使用属性更多的类别进行划分
只能处理离散的数据集
信息增益率 – C4.5 决策树
对ID3 决策
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