决策树是一个很好理解的算法，其精髓在于：
说到最底层，DT的学习策略是，找到使得熵尽量小的：
比如，现有如下数据集——天气、温度、湿度和风力等为Feature，出不出去打球为Label。用决策树来预测的话：
数据集范例
决策树的形式类似于“如果天气怎么样，去玩；否则，怎么着怎么着”的树形分叉。那么问题是：
1、用哪个Feature（即变量，如天气、温度、湿度和风力）最适合充当这颗树的根节点；
2、根节点之后，还要选多少个后续节点。
解决根节点问题，可按下图所示：
信息增益的计算
最后按照信息增益最大的原则选Outlook为根节点。子节点重复上面的步骤。
至于要选几个节点，可以自行在代码里设置精度。但要注意Decision Tree容易出现过拟合的问题。
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本文标题：3. 决策树 Decision Tree：熵和信息增益
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网友评论
glmnet倒是听说过。我的同事说这个package对于输入数据有什么要求。
我倒觉得他如果纠结，还不如自己implement一下Lasso logit regression 的算法，也没多麻烦。
可惜我时间有限，帮不了他。