weixin_43458484的博客

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1、划分选择1.1信息增益样本集合D中第k类样本所占的比例为pk（k=1,2,……|y|），则D的信息熵定义为：Enter（D）越小，D的纯度越高。离散属性a有V个可能取值：v个分支节点包含D中所有在a上取值为a^V 的样本，记为D ^V,则信息增益定义为：信息增益越大，利用属性a进行划分的纯度提升就越大，ID3算法就是根据信息增益为准则来选择划分属性。1.2增益率信息增益...

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