決策樹模型 ID3/C4.5/CART算法比較
決策樹模型在監督學習中非常常見，可用於分類（二分類、多分類）和回歸。雖然將多棵弱決策樹的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更為常見，但是“完全生長”決策樹因為其簡單直觀，具有很強的解釋性，也有廣泛的應用，而且決策樹是tree ...
原文：決策樹模型比較：C4.5，CART，CHAID，QUEST
C . 算法的特點為： 輸入變量 自變量 ：為分類型變量或連續型變量。 輸出變量 目標變量 ：為分類型變量。 連續變量處理：N等分離散化。 樹分枝類型：多分枝。 分裂指標：信息增益比率gain ratio 分裂后的目標變量取值變異較小，純度高 前剪枝：葉節點數是否小於某一閾值。 后剪枝：使用置信度法和減少 誤差法。 CART算法的特點為： 輸入變量 自變量 ：為分類型變量或連續型變量。 輸出變量 ...
2015-02-04 13:13 0 3814 推薦指數：
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