決策樹—ID3、C4.5、CART

目錄 一、決策樹模型與學習 1、決策樹模型 2、決策樹學習     二、特徵選擇 1、信息增益 2、信息增益率 三、決策樹的生成 1、ID3算法 2、C4.5算法 3、CART算法 四、決策樹停止分裂的條件 五、連續值和損失值處理 決策樹（decision tree）是一種基本的分類與迴歸方法。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特徵對實例進行分類的過程，可以認爲是if-then規則的集合

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