经典决策树算法包括,决策树归纳算法流程

经典决策树算法包括,决策树归纳算法流程

目前，最常用的3种决策树算法分别是CHAID、CART和ID3(包括后来的C4.5,乃至C5.5)。CHAID算法的历史较长，中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。CA作为最经典的机器学习算法之一，决策树(包括其衍生或以其为最小决策单元的算法，包括随机森林、坡度爬升树、XGBoost等)在神经网络盛行的今天，在监督式学习算法家

经典的决策树包括ID3、C4.5、和CART,其中ID3和C4.5算法只有树的生成，容易造成过拟合。C4.5是ID3的改进版，用信息增益比选择特征。决策树算法包括三部分，特征选第一篇：基本树(包括ID3、C4.5、CART) 对于基本树我将大致从以下四个方面介绍每一个算法：思想、划分标准、剪枝策略，优缺点。ID3 ID3 算法是建立在奥卡姆剃刀(

决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。一颗完整的决策树包括：根节点：包含样本的全集。内部节点：对应特征属性测试。叶节点：代表决策结果。决策树decision tree 又称：判定树定义：一个流程图形式的树结构，其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试，每个分支则对应了该测试的不同结果，每个叶结点代表某个类别或预测

4-44决策树C4.5源代码仿真（非matlab自带）（试看）4 播放· 0 赞同视频​ 4-45决策树cart分类最典型的决策树算法是Hunt算法，该算法是由Hunt等人提出的最早的决策树算法，Hunt算法是许多决策树算法的基础，包括ID3,C4.5和CART等ID3算法原形见于J.R Quinlan的博士论文，是基础理论

(=｀′=) 目标变量可以采用一组离散值的树模型称为分类树(常用的分类树算法有ID3、C4.5、CART),而目标变量可以采用连续值(通常是实数)的决策树被称为回归树(如CART算法)。决策树算法本质上就上图就是⼀棵决策树，既然称之为树，当然他就具有树的特点（节点和有向边），节点⼜分为内部节点和叶⼦节点，图中绿⾊圆圈就代表了内部节点（表⽰了⼀个特征或属性），橙⾊的