分类算法 决策树

相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。 构造决策树的关键步骤是分裂属性。 属性选择度量算法有很多，一般使用自顶向下递归分治法，并采用不回溯的贪心策略 。这里介绍ID3和C4.5两种常用算法。 ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择，选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。 ID3算法存在一个问题，就是偏向

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