机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法
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 ...
原文：机器学习算法总结(二)——决策树（ID3, C4.5, CART）
决策树是既可以作为分类算法，又可以作为回归算法，而且在经常被用作为集成算法中的基学习器。决策树是一种很古老的算法，也是很好理解的一种算法，构建决策树的过程本质上是一个递归的过程，采用if then的规则进行递归 可以理解为嵌套的 if else 的条件判断过程 ，关于递归的终止条件有三种情形： 当前节点包含的样本属于同一类，则无需划分，该节点作为叶子节点，该节点输出的类别为样本的类别 该节点包含 ...
2018-06-26 22:29 0 2275 推荐指数：
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决策树(上)-ID3、C4.5、CART
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 ...
决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较
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