【菜鸟笔记|机器学习】决策树

之前先学习了线性模型，这次学习的是树形模型。由于决策树内容不多且易于理解，博主也没有花太多时间思考，本笔记较为精简，只记录决策树的划分选择。 理论部分： 决策树的关键在于如何选择最优划分属性。书中介绍了三种算法：ID3，C4.5，CART。其中ID3是最基础的算法。为减少过拟合，C4.5算法在ID3基础上进行改进。而CART则是使用了基尼指数，是目前最普遍的划分算法。 1.ID3决策树学习算法 I

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