rmsprop算法（rmq算法）

集成学习：

（三）1 决策树1.1 分类树1.1.1 信息熵1.1.2 案例1.1.3 基尼Gini指数1.1.4 案例1.2 回归树1.2.1 回归树分支标准1.2.2 案例

1 决策树

1.1 分类树

1.1.1 信息熵

信息熵是用来衡量信息不确定性的指标，不确定性是一个事件出现不同结果的可能性，计算方法如下所示：

H(X)=−∑i=1nP(X=i)log2P(X=i)H(X)=-sum_{i=1}^{n}P(X=i)log_2P(X=i)H(X)=−i=1∑n​P(X=i)log2​P(X

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