关键词：
1、C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。2、决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
3、决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪技：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。 参考技术A C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。 ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，又出现了根据GINI系数来选择测试属性的决策树算法CART。
CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。CART算法总是将当前样本集分割为两个子样本集，使得生成的决策树的每个非叶结点都只有两个分枝。因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。
机器学习总结决策树id3，c4.5算法，cart算法
本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定... 查看详情
博弈树和决策树有啥区别？
】博弈树和决策树有啥区别？【英文标题】：What\'sthedifferencebetweenagametreeandadecisiontree?博弈树和决策树有什么区别？【发布时间】：2011-10-1622:56:40【问题描述】：直截了当的问题，不知道答案是什么。【问题讨论】：【参考方案1... 查看详情
决策树算法
在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算法，和ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，我们也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归... 查看详情
数据挖掘领域经典算法——cart算法
简介CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分：ID3：特征划分基于信息增益C4.5：特征划分基于信息增益比CART：特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二... 查看详情
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sparkmllib回归算法之决策树
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课时决策树和随机森林
决策树通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。随机森林的重点在于单个决策树是如何建造的CARTClassificationAndRegressionTree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一种实现.CART算法是一种二分递... 查看详情
机器学习——决策树（下）算法实现
Decisiontree在机器学习（5）——决策树（上）原理中介绍了决策树的生成和剪枝原理。介绍了CART,ID3，C4.5等算法的算法流程，其中CART算法可以实现回归和分类，是基于基尼不纯度实现的，这里并未实... 查看详情
决策树与迭代决策树(转)
... Poll的笔记 cnblogs.com/maybe2030/p/4734645.html阅读目录1.决策树的模型2.决策树的基本知识3.ID3、C4.5&CART4.RandomForest5.GBDT6.参考内容 今天我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法，包括ID3、C4.5、CART以及基于集成思想的... 查看详情
02-24决策树总结
目录决策树总结一、ID3算法、C4.5算法和CART算法比较二、决策树优缺点2.1优点2.2缺点更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/决策树总结... 查看详情
决策树系列算法总结（id3,c4.5,cart,randomforest,gbdt）
...，如果不想使用多层的神经网络做分类的话，用决策树系列的算法就是不错的选择。注：这里 查看详情
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...的信息熵：Entropy2.基尼不纯度：Giniimpurity2.类型常见三种决策树算法：决策树ID3算法， 决策树C4.5算法, CART分类树算法ID3算法是用信息增益大小来判断当前节点应该用什么特征来构建决策树ID3算法有四个主要的不足，一是... 查看详情
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机器学习-决策树(代码片段)
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之前以为决策树挺简单的，之前看了西瓜树感觉自己对决策树了解了，但是现在感觉还是很多问题啊。列出一下提纲（基本都是问题）决策树是一种基本的分类与回归的方法，使用中应该是用于分类的比较多，但是像CART也可以... 查看详情
机器学习---算法---决策树
转自：https://blog.csdn.net/qq_43208303/article/details/84837412 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3,C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出... 查看详情