决策树—ID3、C4.5、CART

时间 2021-01-08

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目录一、决策树模型与学习 1、决策树模型 2、决策树学习二、特征选择 1、信息增益 2、信息增益率三、决策树的生成 1、ID3算法 2、C4.5算法 3、CART算法四、决策树停止分裂的条件五、连续值和损失值处理决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then规则的集合

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