决策树分类算法

首先它是一个有监督学习算法 、属于判别模型 、非线性分类 包含3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪 有3个典型的算法：ID3（使用信息增益生成决策树）、C4.5（使用信息增益比生成决策树）、CART 框架：模型、策略（损失函数）、算法 学习模型：目的是找到一个决策模型使得对数据进行正确分类 策略： 损失函数通常是正则化的极大似然函数，策略是以此损失函数为目标函数的最小化 算法： 学习的问

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