基於ID三、C4.5與CART的決策樹三生成與剪枝原理詳解

基於ID三、C4.5與CART的決策樹三生成與剪枝原理詳解算法 1、決策樹學習函數 決策樹學習本質：從訓練數據集中概括出一組分類規則。可能有多個，可能沒有。咱們須要的是一個與訓練數據矛盾較小的決策樹，同時具備很好的泛化能力。另外一方面看，決策樹表示一個條件機率分佈，因此深淺不一樣的決策樹對應着不一樣複雜度的機率模型。學習 決策樹學習的損失函數：決策樹學習用損失函數表示這一目標，損失函數一般是正則化

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