ID3，C4.5算法缺點 ID3決策樹可以有多個分支，但是不能處理特征值為連續的情況。 在ID3中，每次根據“最大信息熵增益”選取當前最佳的特征來分割數據，並按照該特征的所有取值來切分， 也就是說如果一個特征有4種取值，數據將被切分4份，一旦按某特征切分后，該特征在之后 ...

機器學習領域的決策樹，但卻是第一個有着復雜的統計學和概率論理論保證的決策樹(這些話太學術了，引自參考文 ...

CART分類樹算法 特征選擇 ​ 我們知道，在ID3算法中我們使用了信息增益來選擇特征，信息增益大的優先選擇。在C4.5算法中，采用了信息增益比來選擇特征，以減少信息增益容易選擇特征值多的特征的問題。但是無論是ID3還是C4.5,都是基於信息論的熵模型的，這里面會涉及大量的對數運算。能不能簡化 ...

注：本系列所有博客將持續更新並發布在github和gitee上，您可以通過github、gitee下載本系列所有文章筆記文件。 1 引言 上一篇博客中介紹了ID3和C4.5兩種決策樹算法，這兩種決策樹都只能用於分類問題，而本文要說的CART（classification ...

機器學習實戰---決策樹CART簡介及分類樹實現 一：對比分類樹 CART回歸樹和CART分類樹的建立算法大部分是類似的，所以這里我們只討論CART回歸樹和CART分類樹的建立算法不同的地方。首先，我們要明白，什么是回歸樹，什么是分類樹。 兩者的區別在於樣本輸出： 除了概念 ...

https://blog.csdn.net/weixin_43383558/article/details/84303339?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0. ...

機器學習算法及代碼實現–決策樹 1、決策樹 決策樹算法的核心在於決策樹的構建，每次選擇讓整體數據香農熵（描述數據的混亂程度）減小最多的特征，使用其特征值對數據進行划分，每次消耗一個特征，不斷迭代分類，直到所有特征消耗完（選擇剩下數據中出現次數最多的類別作為這堆數據的類別 ...

決策樹之系列二—C4.5原理與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com ...