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return N 作为叶结点,标记为samples中最普通的类;
选择attribute_list中具有最高信息增益的属性test_attribute
标记结点 N 为test_attribute
for each test_attribute 中的未知值ai :
{
由结点 N 长出一个条件为 test_attribute=ai的分枝;
设si 是samples 中test_attribute=ai的样本的集合;
if si 为空 then
加上一个树叶,标记为 samples中最普通的类;
else{
加上一个由 Generate_decision_tree(si, attribute_list–test_attribute)返回的 结点(子树);
太阳城娱乐菲律宾}
}
}
可以看到,决策树生成算法一个重要的工作就是选择当前信息增益最大的属性对决策树进行分裂,并根据该属性可能的取值建立对应的分支。 赌球心得
这里的信息增益是涉及了信息论中信息熵的概念。信息熵是表示一个事件的不确定性的大小,不确定性越大那么该事件包含的信息熵就越大 赌球心得,如果一个事件完全确定了,那么它所包含的信息熵就是0。信息熵的计算公式如下,其中表示该事件最终结果为的概率。
信息增益就是分裂前的信息熵–分裂后的信息熵,信息增益越大就表示分裂过程中所释放的信息量就越大。 博马娱乐城
比如决策表的信息如下表:
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