決策樹分類算法

首先它是一個有監督學習算法 、屬於判別模型 、非線性分類 包含3個步驟：特徵選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪 有3個典型的算法：ID3（使用信息增益生成決策樹）、C4.5（使用信息增益比生成決策樹）、CART 框架：模型、策略（損失函數）、算法 學習模型：目的是找到一個決策模型使得對數據進行正確分類 策略： 損失函數通常是正則化的極大似然函數，策略是以此損失函數爲目標函數的最小化 算法： 學習的問

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