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    在决策树中称量样本

    我已经构建了一个决策树，可以对每个样本进行相等加权 . 现在构建一个决策树，它给不同的样本赋予不同的权重 . 我需要做的唯一改变是在计算信息增益之前找到预期的熵 . 我有点困惑如何继续，PLZ解释.... 例如：考虑一个包含p个正节点和n个负节点的节点 . 所以节点熵将是 -p/(p+n)log(p/(p+n)) -n/(p+n)log(n/(p+n)) . 现在，如果发现拆分以某种方式将父节点...
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