算法原理
从逻辑角度（左图），一堆if else语句的组合；从几何角度，根据某种准则划分特征空间
最终目的:将样本越分越“纯”
ID3决策树
主要是基于信息熵的
a的取值拿高富哥举例就是，单看身高可以分为身高高于180的和低于180的两个集合；一个集合可能信息熵很高，但是分成多块后，条件熵总和可能，因为每个块里可能很“纯”，还是看下面的图：
因此就有了下面的概念：
C4.5决策树：
CART决策树
吃瓜理解-决策树
从逻辑角度（左图），一堆if else语句的组合；从几何角度，根据某种准则划分特征空间
最终目的:将样本越分越“纯”
主要是基于信息熵的
a的取值拿高富哥举例就是，单看身高可以分为身高高于180的和低于180的两个集合；一个集合可能信息熵很高，但是分成多块后，条件熵总和可能，因为每个块里可能很“纯”，还是看下面的图：
因此就有了下面的概念：
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