决策树生成是一个递归过程,递归返回的条件是:
1 . 当前节点包含的样本属于同一类别,无需划分
2 . 当前属性集为空,或所有样本在所有属性上取值相同
3 . 当前节点包含的样本集合为空
划分选择:信息墒、信息增益、(增益越大表示使用属性划分所获得的“纯度提升”越大)、增益率、基尼系数
决策树生成是一个递归过程,递归返回的条件是:
1 . 当前节点包含的样本属于同一类别,无需划分
2 . 当前属性集为空,或所有样本在所有属性上取值相同
3 . 当前节点包含的样本集合为空
划分选择:信息墒、信息增益、(增益越大表示使用属性划分所获得的“纯度提升”越大)、增益率、基尼系数