决策树意义： 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if_then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序、无规则的 ...

ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益。 假设我们有一个样本集，里面每个样本都有自己的分类结果。 而信息熵可以理解为：“样本集中分类结果的平均不确定性”，俗称信息的 ...

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://zhuan ...

（1）C4.5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 ...

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ID3决策树优先选择信息增益大的属性来对样本进行划分,但是这样的分裂节点方法有一个很大的缺点,当一个属性可取值数目较多时,可能在这个属性对应值下的样本只有一个或者很少个,此时它的信息增益将很高,ID3会认为这个属性很适合划分,但实际情况下叫多属性的取值会使模型的泛化能力较差,所以C4.5不采用 ...

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。 决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型：决策树由结点 ...

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 ...