机器学习信仰之决策树详解大数据

1、决策树是一种基本的分类、回归算法
2、1986年ID3算法；1994年C4.5算法；1984年CART算法
3、决策树从根节点到一个叶节点表示一条路径，代表一串规则、条件。
4、决策树考量的是叶节点代表的条件概率，是判别模型
5、决策树算法包括特征选择、树的生成、剪枝三个步骤。 由于决策树表示一个条件概率分布，所有不同的树的深度代表不同复杂度的概率模型；决策树的生成对应模型的局部选择，剪枝对应模型的全局选择。 决策树的生成只考虑局部最优，剪枝考虑全局最优

熵、信息增益、信息增益比、基尼系数

熵 — 度量随机变量的不确定性（纯度）

定义：假设随机变量X是一个取有限个数的离散随机变量，其概率分布为：
其概率 P(X=xi) = pi , ( i = 1,2, … , n)
因此随机变量X的熵：