目录常见的决策树算法1.ID32.C4.53.CART决策树的优缺点优点：缺点：决策树的优化常见的决策树算法1.ID3ID3（IterativeDichotomiser3）算法使用信息增益作为特征选择的标准。它是一种贪心算法，信息增益表示按某特征划分数据集前后信息熵的变化量，变化量越大，表示使用该

0前言本文主要讲述了决策树C4.5算法构建原理并举例说明。读者需要具备的知识有：信息熵、条件熵、信息增益、信息增益比。本文所使用的数据集为：西瓜数据集1.2节。1C4.5算法流程准备数据集：输入数据集包含多个样本，每个样本具有多个特征（属性）和一个目标类别标签。设置阈

在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和RandomForests）的比较。文章不仅涵盖了丰富的理论细节和实际应用，还提出了独特的洞见，旨在帮助读者全面了解C4.5算法的优缺点和应用场景。关注Tech

为什么C4.5会出现？因为ID3算法节点的分支越多，信息增益也就越大，这会出现过拟合的现象，因此提出C4.5算法。图1C4.5的属性选择方法——获利比例获利比例=信息增益/分支度IV分支度IV与各分支下的类别数目之比成负相关：假如14个样本一共分4支:划分方法1为：分支1数目：分支2数目：分支

【实验目的】1、理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；2、理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；3、能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法；4、针对特

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