連載｜決策樹（下）
決策樹（下） 在決策樹（上）中我們瞭解了ID3和C4.5算法，這兩種算法都使用了較爲複雜的熵來度量，使用了複雜的多叉樹，並且只能處理分類問題，針對這些缺點，CART(Classification And Regression Tree)做了改進，可以處理分類，也可以處理迴歸。 分類：預測目標是離散值。 迴歸：預測目標是連續值。 基尼指數（Gini） 從之前的內容我們瞭解到ID3使用信息增益來選擇特
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