基于ID3、C4.5与CART的决策树三生成与剪枝原理详解

基于ID3、C4.5与CART的决策树三生成与剪枝原理详解 1、决策树学习 决策树学习本质：从训练数据集中归纳出一组分类规则。可能有多个，可能没有。我们需要的是一个与训练数据矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。另一方面看，决策树表示一个条件概率分布，所以深浅不同的决策树对应着不同复杂度的概率模型。 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，损失函数通常是正则化的极大似然函数。

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