基于ID三、C4.5与CART的决策树三生成与剪枝原理详解

基于ID三、C4.5与CART的决策树三生成与剪枝原理详解算法 1、决策树学习函数 决策树学习本质：从训练数据集中概括出一组分类规则。可能有多个，可能没有。咱们须要的是一个与训练数据矛盾较小的决策树，同时具备很好的泛化能力。另外一方面看，决策树表示一个条件几率分布，因此深浅不一样的决策树对应着不一样复杂度的几率模型。学习 决策树学习的损失函数：决策树学习用损失函数表示这一目标，损失函数一般是正则化

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