[機器學習]決策樹模型

[機器學習]決策樹模型 概述 1.1 決策樹模型與學習 1.1.1 決策樹的基本要素 1.1.2 決策樹的學習方式 1.2 特徵選擇 1.2.1 信息增益(ID3) 1.2.2 信息增益率(C4.5) 1.2.3 基尼係數(CART) 2 決策樹的生成 3 決策樹的剪枝 4 CART算法 5 寫在最後——隨機森林 概述 決策樹是一個無參、非線性、有監督的機器學習算法，它是一種基本的分類與迴歸方法。

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