決策樹模型概述(PPT 52頁)

信息的定量描述
信息量的定義
對信息量的認識理解
條件自信息量
條件熵
是否適合打壘球的決策表
是否進行壘球活動
活動的熵
已知戶外的天氣情況下活動的條件熵
已知戶外時活動的條件熵
平均互信息
已知天氣時活動的條件熵
已知溫度時活動的條件熵
已知濕度時活動的條件熵
已知風速時活動的條件熵
各互信息量
ID3算法生成的決策樹
ID3算法
決策樹學習的常見問題
避免過度擬合數據
避免過度擬合數據（2）
避免過度擬合數據（3）
避免過度擬合數據（4）
避免過度擬合數據（5）
錯誤率降低修剪
規則後修剪
規則後修剪（2）
規則後修剪（3）
規則後修剪（4）
合並連續值屬性
合並連續值屬性（2）
小結和補充讀物
附錄
分類器評價標準
準確度分析
召回率r(Recall)和精準率p(Precision)
F1
構造分類器的主要步驟
訓練數據和測試數據的劃分方法
作業
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