决策树算法ID3、C4.5、CART初探

最新推荐文章于 2021-05-18 16:09:38 发布
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#决策树

本文介绍了决策树中的ID3、C4.5和CART算法，重点讨论了特征选择策略。ID3依赖信息增益，C4.5通过信息增益比改进了这一问题，而CART算法采用平方误差最小化和基尼指数来构建二叉树，分别用于回归树和分类树的构建。

这两天在学习决策树的时候对决策树特征选择搞得有点混乱，在对李航老师的《统计学习方法》进行反复研读后，对此有了新的认识，也理清了思路。以下是我在李航老师的基础上加了一些自己的理解，有不对的地方欢迎大家批评指正。

1 ID3算法中的特征选择



在这里插入图片描述

2 C4.5算法中的特征选择

ID3算法利用信息增益作为选择训练数据集特征选取的依据，存在选择取值较多的特征来对数据集进行分割的偏向。使用 信息增益比来进行特征的选取可以对这一问题进行校正。进而C4.5算法产生了。

3 CART算法中的特征选择

CART算法中，决策树的生成就是递归地构建二叉树的过程。对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。

3.1 回归树的特征选择

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