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麻将群取个霸气的名字大全2015最新版麻将群主被抓论坛向于成为公司的推荐者，我们需要分析用户特征，更好的区分出推荐者。

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　　决策树模型的第一步，是测量每个节点对应人群的熵值，最终我们得到可以判断推荐者的决策树。如下图，每个节点中标注两个数字，上面是推荐者比例，下面是用户群占比。初始节点的推荐者比例为0.14，再没任何分叉前，人群占比100%。我们用熵来度量每个节点对应人群的不确定性，推荐者比例趋近0%和100%的人群，熵的值也趋近于0，推荐者比例趋近50%的人群，熵的值则趋近于1。
　　在这个案例中，我们想知道哪一类人更加偏向成为公司的推荐者，也就是说，我们希望通过决策树，可以尽量地划分出是或者不是推荐者这个事情最为确定的人群。

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如果这样的人群在树的最终结点、也就是叶子结点可以被很好地划分出来的话，那么叶子结点所对应的人群的特征，就是推荐者或者非推荐者的典型特征。

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　　反应在人群的熵值计算，更大的确定性对应于比较小的熵值。我们实际上是希望通过决策树不断地分叉，使得节点的熵值越来越低，用户的label越来越纯。

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　　我们使用信息增益(IG)来判断决策树的分叉方式。
　　节点分叉规则：在每开麻将群被警察抓有什么后果营口盖县麻将群
　　
　　ICE方法是对需求进行排优先级非常简单实用的方法：
　　1）影响范围（1分-5分）
　　指的是这个功能上线后有多少用户可以感受到和适用到，影响范围越小分值越小，影响范围越大分值就越高。
　　例如：
　　优化启开屏启动动画，为全量用户体验，可以打分为4；某一功能不但影响了全量用户的体验，又影响到了非本产品的众多用户那么可以打分为5；一个局部功能的优化，观看后评分，那么可以打分2-3。
　　2）自信程度（1分-5分）
　　功能上线后对单个用户的目标达成的效果的预测，自信程度越低分值越小，自信程度越高分值就越高。
　　例如：
　　某一视频产品，观看后会有积分，影响个人等级权限，就要考虑的是单个用户；使用后的次日留存行为的影响，而不是上线这个功能后，会有很多用户使用，总体效果如何。
　　由于自信程度无法用固定的标准衡量，所以只能依靠PM的以往经验，不断试错，不断修正的方法来决定分数值的大小，俗称：“拍脑袋”。
　　3）实现成本（5分-1分）
　　实现难易是评估功能的综合难度，包括开发成
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