决策树

最新推荐文章于 2024-08-04 21:08:26 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wchzh2015/article/details/88942838
本文深入探讨了决策树算法的核心概念，包括熵、信息增益、信息增益比及基尼指数等关键指标，并介绍了ID3、C4.5与CART三种主要决策树算法的特点。此外还讨论了如何处理连续值、缺失值以及剪枝等问题，同时涉及了特征相关性的处理方法，并对比了决策树与集成模型如随机森林、GBDT之间的关系。

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博客出于待完善学习状态

熵的概念 

信息增益

信息增益比

基尼指数

ID3

C4.5

CART（Classification And Regression Tree）

如何剪枝，

如何处理缺失值

如何处理连续值？

还有进一步的集成模型里选取的决策树，比如随机森林里用的哪种决策树，GBDT利用的哪种决策树？

如果考虑特征相关性问题，有没有这样的决策树算法处理这方面的问题。

各个算法的优缺点，与随机森林，GBDT的关系。

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