2. 决策树（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比较
1. 决策树（Decision Tree）-决策树原理 2. 决策树（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比较 1. 前言 上文决策树（Decision Tree）1-决策树原理介绍了决策树原理和算法，并且涉及了ID3，C4.5，CART3个决策树算法。现在大部分都是 ...
原文：用于分类的决策树(Decision Tree)-ID3 C4.5
决策树 Decision Tree 是一种基本的分类与回归方法 ID C . 和基于 Gini 的 CART 可用于分类，CART还可用于回归 。决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分，将其归到不同的类别。决策树的主要优点是模型可读 易于理解 分类速度快 建模与预测速度快。本文主要介绍 Quinlan 在 年提出的 ID 算法与 年提出的 C . 算法。下面首先对决策树模型进行简单介绍 ...
2016-07-05 14:25 0 7882 推荐指数：
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