目录 决策树算法关键 特征维度&判别条件 决策树算法：选择决策条件 纯度的概念 信息增益 增益率： 基尼指数： 纯度度量方法 1)纯度函数%20%E7%BA%AF%E5%BA%A6%E5%87%BD%E6%95%B0) 2)纯度度量函数%20%E7%BA%AF%E5%BA%A6%E5%BA%A6%E9%87%8F%E5%87%BD%E6%95%B0) 编辑 决策树算法关键 了解了“if-else”原理，下面我们进一步认识决策树算法。决策树算法涉及了几个重要的知识点：“决策树的分类方法”，“分支节点划分问题”以及“纯度的概念”。当然在学习过程中还会涉及到“信息熵”、“信息增益”、“...

目录 一、决策树定义： 二、决策树特征选择 2.1特征选择问题  2.2信息增益 2.2.1熵 2.2.2信息增益 三、决策树的生成  3.1ID3算法 3.1.1理论推导 3.1.2代码实现  3.2 C4.5算法 3.2.1理论推导  3.2.2代码实现 四、决策树的剪枝 4.1原理 4.2算法思路： 五、CART算法 5.1CART生成 5.1.1回归树的生成 5.1.2分类树的生成  比较： 5.1.3CART生成算法 5.2CART剪枝  六、代码 6.1代码 6.2结果 一、决策树定义： 分类决策树模型是一种...