机器学习_树_SVM

决策树： 类似二叉树 对于一堆数据进行层层分类判断 为监督学习 （递归过程） 根据表数据设置每个节点阈值进行层层分类 ID3：有信息熵决定节点。每个节点熵值最小（即判断最准确） 分类过细 容易过拟合 C4.5： ID3除以信息增益（越细越大） CART：分类回归树，使用GINI指数（总体内包含的类别越杂乱越大），选取最小的方案。 回归（分类到每一个节点只有一个类别时停止）。同样会过拟合 均可采用交

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