机器学习算法系列————决策树（二）

1.什么是决策树

用于解决分类问题的一种算法。

左边是属性，右边是标签。

属性选择时用什么度量，分别是信息熵和基尼系数。
这里能够做出来特征的区分。

下图为基尼系数为例进行计算。

下面两张图是对婚姻和年收入的详细计算过程（为GINI系数为例。）决策树连接一是以信息熵为例进行计算的。

这里需要声明一下，可能作者计算的分类方式为（0-60k）（60k-80k）（80k-300k）

最终建立好的决策树模型如下。