07_决策树

本文深入探讨了决策树的概念和构建方法,包括比特化、信息熵、决策树的基本原理和不纯度度量标准。通过实例展示了如何选择最佳划分属性,并介绍了ID3、C4.5、CART等决策树算法。同时,讨论了决策树在分类和回归问题中的应用,以及过拟合和欠拟合的控制。最后提到了决策树的可视化技巧。

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决策树

比特化

假设存在离散随机变量X,取值与概率如下:

取值 概率
A 1/4
B 1/4
C 1/4
D 1/4

现在有一组由X变量组成的序列:BACADDCBAC……,如果现在希望将这个序列进行网络传输,我们可以将每种取值使用两个位进行编码:

取值 编码
A 00
B 01
C 10
D 11

编码后,我们可以得到这样的序列:01001000111110010010……,而字符的平均编码长度为。

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