机器学习-决策树详解
机器学习-决策树分类详解 1 算法原理 2 特征选择 (1) 信息增益 (2) 信息增益率 (3) 基尼指数 (4) ID3, C4.5, CART 算法比较 (5) 连续值处理 (6) 缺失值处理 3 决策树剪枝 (1) 预剪枝 (2) 后剪枝 4 小结 决策树是一种基本的 分类与 回归方法，其主要的优势为模型具备可读性，分类速度快。学习时，根据损失函数最小化的原则创建决策树模型。预测时，利用决
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