决策树的可视化解读

浏览过网上的其他帖子，发现大多都是进行环境的配置，并没有对结果进行分析。故写此文（其他文章写过的内容，我就不赘述了）。

环境：Python 3.6
源代码：https://gitee.com/zhyantao/DeepLearning/tree/master/DecisionTree

使用工具Graphviz可视化决策树后，可以得到如下所示的一个PDF文件：

与之对应的CSV表格如下所示：

解析

1. 信息熵（entropy）作为不确定性的度量，其值越大，代表不确定性越强。因此当entropy=0时，结果时一个确定的值。
2. 对于决策树，通过 sklearn 自带的方法，确定了age作为根节点，
   • 当 age == middle_aged 时，标签值 class_buys_computer 肯定为 yes ，即 False 指向的方块(这种肯定是因为 entropy = 0 )。
   • 当 age != middle_aged 时，需要看其他因素，当 student == yes 时，不能确定标签值是否唯一（因为entropy != 0），还是需要看其他因素，
   • 当 student == yes && age == senior 时，可以肯定标签值为 yes
   • 当 student == yes 但是 age != senior 时，又不能确定标签值是否唯一，因此又需要看其他因素（credit_rating ?= excellent）
   • ... 以此类推。

决策树的可视化解读

原文：https://www.cnblogs.com/zhyantao/p/12239173.html