【机器学习算法-python实现】决策树-Decision tree(1) 信息熵划分数据集

本文介绍了决策树算法的基本思想,并通过Python代码详细展示了如何计算信息熵和选择最优特征进行数据集划分,包括计算熵、分割数据集以及评估信息熵增益的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.背景

          决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比较简单,而且准确率较高。国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM  (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一。C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。

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