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决策树 Decision Tree基本概念Purity优缺点类型示例Wine quality三级目录基本概念画决策树的过程本质上是一个提纯（purify) 的过程。决策树最顶端的最大集合是内容繁杂的，我们通过一步一步的分类把一个复杂的大集合，变成多个相对纯粹的小集合。Purity那么，如何决定一个集合的纯粹度？举个例子，一个袋子里有十个球，这些球可能是红球可能是白球。最纯粹的情况就是十个全是红球，或者十个全是白球，而最不纯粹的情况就是五个红球，五个白球。在这个系统里我们引入一个度量工具：熵（entr

机器学习入门笔记 一简单分类算法例子回归示例使用线性回归分辨 Rocks vs. Minesstep1: 导入数据step2：建立train,test 数据集step3: 建立模型step4: 预测结果step5: 评估模型confusion matrixROC(Receiver Order Characteristic)Precision & Recall如何决定theshold的值？简单分类Supervised: Both input and output data are used in