决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较

 决策树模型在监督学习中非常常见，可用于分类（二分类、多分类）和回归。虽然将多棵弱决策树的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更为常见，但是“完全生长”决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是tree ensemble 的基础，值得好好理解。一般而言一棵“完全生长”的决策树包含，特征选择、决策树构建、剪枝三个过程

>>阅读原文<<