信息增益率

Day21_【机器学习—决策树（1）—信息增益、信息增益率、基尼系数】决策树是一种树形结构，是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务核心思想：通过一系列“问题”（通常是基于特征的阈值判断）来将数据逐步划分，最终得到预测结果

决策树（人工智能期末复习）信息熵：随机事件未按照某个属性的不同取值划分时的熵减去按照某个属性的不同取值划分时的平均熵。即前后两次熵的差值。表示事物的混乱程度，熵越大表示混乱程度越大，越小表示混乱程度越小。对于随机事件，如果它的取值有N种情况，每种情况发生的概率为P，那么这件事的熵为：

我是有底线的