2020大学生数学建模b题
刚了3天，题真是嘿嘿嘿队友都很努力大家已经很棒了呀。这样一来基本可以给数模专栏一个收尾了半个学期学到了超多东西呀
苗条画板
决策树（ID3，C4.5，CART，基于 sklearn 和 Numpy 实现）引入问题特征选择决策树构建决策树剪枝尾注
为了构建一棵分类性能良好的决策树，我们需要从训练集中不断选取具有分类能力的特征。如果一个特征能够使得分类后的分支节点尽可能属于同一类别，即该节点有着较高的纯度，那么就说这个特征有对数据集有较强的分类能力。 决策树的特征选择就是从数据集中选择具备较强分类能力的特征类对数据集进行划分。在决策树中有三种常见的特征选择方法：信息增益、信息增益比和基尼系数，对应三种决策树算法为ID3ID3ID3，C4.5C4.5C4.5，CARTCARTCART。
