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）和迴歸。雖然將多棵弱決策樹的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更爲常見，但是「完全生長」決策樹因爲其簡單直觀，具有很強的解釋性，也有廣泛的應用，而且決策樹是tree ensemble 的基礎，值得好好理解。一般而言一棵「完全生長」的決策樹包含，特徵選擇、決策樹構建、剪枝三個過程

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