摘要：
四、划分选择 1、属性划分选择 构造决策树的关键是如何选择最优划分属性。一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”越来越高。 常用属性划分的准则： （1）ID3：信息增益 （2）C4.5：增益率 （3）CART：基尼指数 直观上，如果一个 阅读全文
摘要：
一、决策树模型 决策树(decision tree)是一种常用的机器学习方法，是一种描述对实例进行分类的树形结构。 决策树是一种常用的机器学习方法，以二分类为例，假设现在我们要对是否买西瓜进行判断和决策，我们会问一些问题，根据回答，我们决断是买还是不买，或者还拿补丁主意，这时会继续问问题，直到可以确 阅读全文