决策树系列（四）——C4.5
预备知识：决策树、ID3 如上一篇文章所述，ID3方法主要有几个缺点：一是采用信息增益进行数据分裂，准确性不如信息增益率；二是不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；三是没有采用剪枝的策略，决策树的结构可能会过于复杂，可能会出现过拟合的情况。 C4.5 ...
原文：C4.5决策树
C . 决策树在ID 决策树的基础之上稍作改进，请先阅读ID 决策树。 C . 克服了ID 的 个缺点： .用信息增益选择属性时偏向于选择分枝比较多的属性值，即取值多的属性 .不能处理连贯属性 Outlook Temperature Humidity Windy PlayGolf sunny FALSE no sunny TRUE no overcast FALSE yes rainy FALSE ...
2013-01-02 21:54 8 41088 推荐指数：
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参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解决策树)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...
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