转载：决策树算法梳理

学习内容：

1. 信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度）

2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景

3. 回归树原理

4. 决策树防止过拟合手段

5. 模型评估

6. sklearn参数详解，Python绘制决策树

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原文地址：https://www.cnblogs.com/burton/p/10483844.html