您的位置: 首页 > 文章 > 决策树算法 决策树算法 分类: 文章 • 2023-12-22 20:12:40 定义 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。 根节点 root node 非叶子节点（决策点）non-leaf node 叶子节点 leaf node 分支 branches 决策树-熵 联合概率密度：P(X,Y)=P(X)*P(Y) ，X和Y两个事件相互独立 log(XY)=log(X)+log(Y) 当前对象发生的不确定性：H(X),H(Y) ，即 P(概率越大)→H(X)不确定性越小 P(概率越小)→H(X)不确定性越大
