菜鸟教程网站建设,基础建设基金有哪些,基于php的网站开发英文文献,现在做什么行业前景好1.决策树的简介 建立决策树的过程可以分为以下几个步骤： 计算每个特征的信息增益或信息增益比，选择最优的特征作为当前节点的划分标准。根据选择的特征将数据集划分为不同的子集。对每个子集递归执行步骤 1 和步骤 2，直到满足终止条件。构建决策树，并输出。基于信息增益的…1.决策树的简介 建立决策树的过程可以分为以下几个步骤： 计算每个特征的信息增益或信息增益比，选择最优的特征作为当前节点的划分标准。根据选择的特征将数据集划分为不同的子集。对每个子集递归执行步骤 1 和步骤 2，直到满足终止条件。构建决策树，并输出。 基于信息增益的ID3算法； ID3算法： 计算每个特征的信息增益。信息增益 = H(D) - H(D|A)，其中H(D)是样本的熵，H(D|A)是在特征A给定的条件下样本的条件熵。选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分标准。对每个特征值创建一个子节点，并递归地执行步骤 1 和步骤 2。 （1）信息熵的计算 案例1 案例2 （2）信息增益Gain 案例1
