读《scikiit-learn机器学习》第七章

什么是信息熵，其计算公式是什么

一条信息的信息量和它的不确定性有直接关系，一个问题不确定性越大，要搞清这个问题，需要了解的信息量就越多，其信息熵就越大

什么是信息增益？

信息熵变换幅度

在决策树创建过程中，用什么方法来选择特征，从而经行数据划分

选择信息增益最大得特征，并用这个特征作为数据集划分节点来划分数据

决策树如何处理连续值得特征

需要经行离散化处理，要离散化成几个类

除了信息增益外，还有什么标准可以用来选择决策树得特征

基尼不纯度

解决决策树过拟合有那些方法

剪纸算法

decisionTreeClassifier提供那些参数来解决决策树过拟合问题

splitter:创建决策树分支选项 max_deth:决定决策树得最大深度

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什么是信息熵，其计算公式是什么

什么是信息增益？

在决策树创建过程中，用什么方法来选择特征，从而经行数据划分

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