1.什么是决策树：
决策树是以树状结构表示数据分类的结果
非叶子结点代表测试的条件。
分支代表测试的结果
2.如何构建决策树
´1.信息熵（informationentropy）：是度量样本集合纯度最常用的一种指标
2.基尼系数（gini）：是度量样本集合不确定性指标。（基尼指数与熵可近似看做是统一概念，都是越大，确定性越差）
基尼指数和信息熵的图像：（当熵和基尼指数为0.5时，即确定某件事的概率为50%，是最不能肯定的事件。如：小明后天再路上捡钱的概率为50%，很不确定。如果概率为30%，代表很可能捡不到钱；如果概率为60%，则代表更可能捡到钱。）
一个小栗子：
标签：概率,50%,基尼,信息熵,代表,数据挖掘,决策树 来源： https://www.cnblogs.com/zhangzhenjun/p/15685204.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。