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第7章决策树某相亲平台数据示意表三种节点根节点树的最顶端节点。内部节点树中间的那些节点。叶节点树最底部的节点。构造决策树熵(Entropy)假设随机变量X的概率分布为：随机变量X的熵定义为：条件熵表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确性：假定数据集Y，特征X将其分成那么信息增益定义为集合Y的熵H(Y)与特征X条件下的条件熵H(Y|X)之差：性别推测数据集如何构造决策树？身高的条件熵身高(X1)出现的频率及分割出来的子集:高(Y1)–2/8中(Y2)–3/8矮(Y3)–3/8计算H(Y)身高的信息增益计算信息增益体重的信息增益鞋码的信息增益基尼指数有n个类，样本属于第k类的概率记为pk特征X条件下的基尼指数回归问题的过拟合分类问题的过拟合

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