机器学习模型：决策树笔记
第一章：决策树原理 1-决策树算法概述_哔哩哔哩_bilibili
根节点的选择应该用哪个特征？接下来选什么？如何切分？
决策树判断顺序比较重要。可以使用信息增益、信息增益率、
在划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。集合信息的度量方式称为香农熵，或者简称熵。
常用的决策树算法
连续值应该怎么分？
排序之后二分。
决策树剪枝策略。
决策树有过拟合的风险，理论上可以完全分得开数据（如果树足够庞大，每个叶子节点就一个数据）
剪枝策略
预剪枝：边建立决策树边进行剪枝的操作(更实用)。
限制深度；叶子节点个数；叶子节点样本数；信息增益量等。
后剪枝：当建立完决策树后进行剪枝操作(用的不多)。
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