ML《决策树（二）C4.5》
上一篇咱们学习的ID3算法呢，有一些缺点。web 1：它只能处理离散值。算法 2：容易过拟合，由于咱们拿到了样本，老是但愿最后获得的样本是很是纯的，因此我那个我那个形成了过拟合，训练样本拟合很好，泛化能力下降。svg 3：在每一次的节点选择中啊，它老是倾向于某个属性值种类多的特征。性能 这里新增一个缺点 4：就是没有对缺失值的处理。学习 所以咱们有另一种决策树的算法，C4.5，它也是决策树算法。
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