決策樹與隨機森林（上）

決策樹模型 簡介 決策樹算法在機器學習中算是很經典的一個算法系列了。它既可以作爲分類算法，也可以作爲迴歸算法，同時也特別適合集成學習比如隨機森林。決策樹的學習通常包括3個步驟：特徵選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪。決策樹算法：ID3（利用信息增益對特徵做選擇）,C4.5（利用信息增益率對特徵做選擇）,CART（CART生成與CART剪枝） ID3算法 ID3算法的特徵選擇與信息增益 特徵選擇在於選

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