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机器学习-决策树(python)
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的上,通过构成决策树来求取净现值的值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法,和C5.0生成树算法使用熵。这
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