【菜鳥筆記|機器學習】決策樹

之前先學習了線性模型，這次學習的是樹形模型。由於決策樹內容不多且易於理解，博主也沒有花太多時間思考，本筆記較爲精簡，只記錄決策樹的劃分選擇。 理論部分： 決策樹的關鍵在於如何選擇最優劃分屬性。書中介紹了三種算法：ID3，C4.5，CART。其中ID3是最基礎的算法。爲減少過擬合，C4.5算法在ID3基礎上進行改進。而CART則是使用了基尼指數，是目前最普遍的劃分算法。 1.ID3決策樹學習算法 I

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