【机器学习】ID3_C4.5_CART算法总结与对比

本文对比总结了ID3、C4.5和CART三种决策树算法,详细阐述了各自在最优属性选择上的差异,如ID3采用信息增益,C4.5使用增益率,CART则采用基尼指数。C4.5和CART都能处理连续值,而ID3不能。此外,文章还讨论了算法的优缺点及处理缺失值的方法,并给出了算法的应用场景和决策树的基础知识。

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问题

ID3、C4.5、CART算法总结与对比

前言

ID3、C4.5、CART算法是三种不同的决策树算法,区别主要在最优划分属性的选择上,下面把之前在随机森林中汇总过的复制过来,然后再总结下三者的不同。

三种算法所用的最优属性选择方法详述

信息增益 (ID3决策树中采用)

**“信息熵”**是度量样本集合纯度最常用的一种指标,假定当前样本结合 D D D 中第

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