算法模型---决策树

决策树的特色 决策树的用途 决策树的适用范围 数据类型 特征能够连续和离散 因变量分类时是离散，回归时是连续html 算法 支持模型 树结构 特征选择 连续值处理 缺失值处理 剪枝 ID3 分类 多叉树 信息增益 不支持 不支持 不支持 C4.5 分类 多叉树 信息增益比 支持 支持 支持 CART 分类，回归 二叉树 基尼系数，均方差 支持 支持 支持 决策树的优势 1）简单直观，生成的决策树很

>>阅读原文<<