决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较
决策树模型在监督学习中非常常见，可用于分类（二分类、多分类）和回归。虽然将多棵弱决策树的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更为常见，但是“完全生长”决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是tree ...
原文：决策树模型比较：C4.5，CART，CHAID，QUEST
C . 算法的特点为： 输入变量 自变量 ：为分类型变量或连续型变量。 输出变量 目标变量 ：为分类型变量。 连续变量处理：N等分离散化。 树分枝类型：多分枝。 分裂指标：信息增益比率gain ratio 分裂后的目标变量取值变异较小，纯度高 前剪枝：叶节点数是否小于某一阈值。 后剪枝：使用置信度法和减少 误差法。 CART算法的特点为： 输入变量 自变量 ：为分类型变量或连续型变量。 输出变量 ...
2015-02-04 13:13 0 3814 推荐指数：
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