機器學習（五）~決策樹算法

機器學習（五）~決策樹算法 機器學習（五）~決策樹算法 1. 決策樹模型 2.特徵選擇策略 2.1 信息增益 2.2 信息增益率 2.3 基尼係數 3.決策樹算法 3.1 決策樹生成 3.2 決策樹剪枝 3.3 CART算法 機器學習（五）~決策樹算法 1. 決策樹模型 關鍵步驟： 特徵選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪 損失函數： 正則化的極大似然函數 概率模型： 由於決策樹表示一個條件概率分佈，

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