ML《決策樹（二）C4.5》
上一篇咱們學習的ID3算法呢，有一些缺點。web 1：它只能處理離散值。算法 2：容易過擬合，由於咱們拿到了樣本，老是但願最後獲得的樣本是很是純的，因此我那個我那個形成了過擬合，訓練樣本擬合很好，泛化能力下降。svg 3：在每一次的節點選擇中啊，它老是傾向於某個屬性值種類多的特徵。性能 這裏新增一個缺點 4：就是沒有對缺失值的處理。學習 所以咱們有另一種決策樹的算法，C4.5，它也是決策樹算法。
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