上一篇博客我們看了一個決策樹分類的例子，但是我們沒有深入決策樹分類的內(nèi)部原理。
這節(jié)我們討論的決策樹分類的所有特征的特征值都是離散的，明白了離散特征值如何分類的原理，連續(xù)值的也不難理解。
決策樹分類的核心在于確定那一個特征的那一個特征值分類最有效，可能不同的場景，每個人采用的衡量方法也不一樣，這里我們采用香農(nóng)熵。
下面我們看一下簡單的例子
五個樣例，兩個特征（是否浮上水面，是否有鰭），判斷該動物是否是水生（類別）
def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']] labels = ['no surfacing','flippers'] return dataSet, labels
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