[机器学习]决策树模型

[机器学习]决策树模型 概述 1.1 决策树模型与学习 1.1.1 决策树的基本要素 1.1.2 决策树的学习方式 1.2 特征选择 1.2.1 信息增益(ID3) 1.2.2 信息增益率(C4.5) 1.2.3 基尼系数(CART) 2 决策树的生成 3 决策树的剪枝 4 CART算法 5 写在最后——随机森林 概述 决策树是一个无参、非线性、有监督的机器学习算法，它是一种基本的分类与回归方法。

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