機器學習_樹_SVM

決策樹： 類似二叉樹 對於一堆數據進行層層分類判斷 爲監督學習 （遞歸過程） 根據表數據設置每個節點閾值進行層層分類 ID3：有信息熵決定節點。每個節點熵值最小（即判斷最準確） 分類過細 容易過擬合 C4.5： ID3除以信息增益（越細越大） CART：分類迴歸樹，使用GINI指數（總體內包含的類別越雜亂越大），選取最小的方案。 迴歸（分類到每一個節點只有一個類別時停止）。同樣會過擬合 均可採用交

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