決策樹完整總結（ID3，C4.5，CART）

文章目錄 1.介紹 1.1 定義 1.2 決策樹與條件概率分佈 1.3 決策樹的構建 1.3.1 劃分準則 1.3.2 劃分方式 1.3.3 停止條件 2. 決策樹的構建過程 2.1 ID3算法 2.2 C4.5算法 2.3 CART（分類和迴歸樹） 3. 決策樹的剪枝 4. 缺失值的處理 5. 優點 1.介紹 1.1 定義 決策樹學習的目標是根據給定的訓練數據集合構建一個決策樹模型，使它能夠對實

>>阅读原文<<