集成学习：算法理论 （三）1 决策树1.1 分类树1.1.1 信息熵1.1.2 案例1.1.3 基尼Gini指数1.1.4 案例1.2 回归树1.2.1 回归树分支标准1.2.2 案例
1 决策树 1.1 分类树 1.1.1 信息熵 信息熵是用来衡量信息不确定性的指标，不确定性是一个事件出现不同结果的可能性，计算方法如下所示： H(X)=−∑i=1nP(X=i)log2P(X=i)H(X)=-sum_{i=1}^{n}P(X=i)log_2P(X=i)H(X)=−i=1∑nP(X=i)log2P(X
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