【Python】【机器学习】决策树

决策树中的条件顺序有严格要求，调换顺序会导致结果差异极大。类似于上场的首发和替补。根节点（首发）必须是分类效果最强、可以筛选大批量的特征，其后的结点（替补）则是细微调控的特征。




因为概率在0-1之间，所有用对数函数。
通过分类后，希望熵值下降，即不确定性减少。所以要对比熵值下降的多少来判断特征先后顺序。



同一特征判决时，不同情况加权重。

信息增益降序排列，取最大的那个特征作根节点，以此类推。