构建树ID3和C4.5（决策树基础知识二）

时间 2021-01-16

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学习的简单笔记，只是对一些概念之类的进行简单记录 1. ID3算法对于对上图构建决策树过度拟合：如果决策树对训练样本的特征描述得“过于精确”，无法实现对新样本的合理分析，所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树。一棵完全决策树能非常准确地反映训练集中数据的特征，但因失去了一般代表性而无法用于对新数据的分类或预测，这种现象一般称为“过拟合”。定义：给定一个假设H，如果在假设空间上存在另一

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1. 决策树（ID3、C4.5）
2. 决策树：ID3和C4.5
3. 决策树—ID3、C4.5、CART
4. （七）决策树（ID3、C4.5）
5. 决策树ID3，C4.5入门
6. 决策树——ID3构建决策树
7. 决策树——（二）决策树的生成与剪枝ID3,C4.5
8. 决策树算法-ID3、C4.5和CART
9. ID3和C4.5决策树算法总结
10. 基于ID3、C4.5算法的决策树相关知识
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