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本章目标2.1决策树决策树学习2.1.1决策树算法的一般过程(C4.5)【例2.1】表2.1一个假想的打篮球数据集决策树2.1.2决策树算法的关键技术1、选择最能区别数据集中实例属性的方法1)信息熵2)信息增益(InformationGain)2)信息增益(InformationGain)以Weather作为根节点二元分裂点(BinarySplits)Courses属性作为根节点完整决策树【例2.2】实验结果2、决策树剪枝【例2.3】方法和结果3、决策树检验交叉检验2.1.3决策树规则简化或淘汰规则2.1.4其他决策树算法2.1.5决策树小结