基於ID3、C4.5與CART的決策樹三生成與剪枝原理詳解

基於ID3、C4.5與CART的決策樹三生成與剪枝原理詳解 1、決策樹學習 決策樹學習本質：從訓練數據集中歸納出一組分類規則。可能有多個，可能沒有。我們需要的是一個與訓練數據矛盾較小的決策樹，同時具有很好的泛化能力。另一方面看，決策樹表示一個條件概率分佈，所以深淺不同的決策樹對應着不同複雜度的概率模型。 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，損失函數通常是正則化的極大似然函數。

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