ID3,C4.5,CART的联系和区别

最新推荐文章于 2024-09-07 09:15:00 发布
最新推荐文章于 2024-09-07 09:15:00 发布
阅读量2k 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 决策树
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44165238/article/details/90759468
本文深入解析ID3、C4.5、CART三种决策树算法的联系与区别，涵盖算法应用范围、特征选择度量、决策树结构及剪枝策略等关键内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ID3,C4.5,CART的联系和区别
ID3和C4.5用于分类问题,CART既可以用于回归也可以用于分类.
ID3,C4.5,和CART都是由特征选择,决策树生成,决策树剪枝 三者构成.
ID3,C4.5,和CART都属于贪心算法,容易产生过拟合.
ID3采用信息增益作为特征选择的度量,C4.5采用特征增益比率,CART采用基尼系数
ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的,CART生成的决策树是二叉树
ID3和C4.5的剪枝通过优化损失函数实现,CART的剪枝分为(1)剪枝成子树序列 (2)通过交叉验证选取最优子树。

机器学习| 面试题：09、ID3、C4.5、CART算法总结与对比
Mrrunsen的博客
09-12 307
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 DDD 中第 kkk 类样本所占的比例为 pk(k=1,2,...,c)p_k(k = 1, 2, ..., c)pk​(k=1,2,...,c) ，则 DDD
ID3、C4.5、CART：三大决策树算法深度对比
最新发布
AI 算法实战派
05-04 189
决策树作为机器学习中最基础且应用广泛的算法之一，其家族中的ID3、C4.5和CART（Classification and Regression Tree）是三个具有里程碑意义的算法。本文旨在通过多维度对比，揭示三者在理论基础、实现细节、适用场景上的本质区别，帮助读者建立完整的决策树算法知识体系。核心特征选择指标（信息增益、信息增益率、基尼指数）的数学原理与适用条件连续特征、缺失值处理的技术差异剪枝策略（预剪枝、后剪枝）的实现逻辑与效果对比分类与回归任务的支持能力分析。
ID3、C4.5与CART树的联系与区别
lip
09-20 589
ID3、C4.5与CART树的联系与区别： 参考博客： 链接1 链接2 特征选择准则： ID3的特征选择准则为信息增益，即集合D的经验熵H(D)与给定特征A下条件经验熵H(D|A)之差，即： H(D)表现了数据集D进行分类的不确定性，而H(D|A)表现在特征A而使得对数据集D的分类的不确定性的减少。 有公式[1]可知，当特征取值较多时，H(D) – H(D|A)的差就越大，ID3决策树会偏向于选...
决策树算法ID3，C4.5， CART
04-03 1万+
决策树是机器学习中非常经典的一类学习算法，它通过树的结构，利用树的分支来表示对样本特征的判断规则，从树的叶子节点所包含的训练样本中得到预测值。决策树如何生成决定了所能处理的数据类型和预测性能。主要的决策树算法包括ID3，C4.5， CART等。 1，ID3 ID3是由 Ross Quinlan在1986年提出的一种构造决策树的方法。用于处理标称型数据集，其构造过程如下： 输入训练数据是一组带
机器学习之决策树（ID3,C4.5,CRAT）
weixin_74100141的博客
04-30 1581
决策树是一种基于实例的学习算法，它通过创建决策树来描述分类或回归问题。决策树是一种常用的机器学习模型，它使用树形结构来表示分类或回归问题的决策过程。决策树的每个内部节点表示一个特征属性上的一个判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶子节点表示一个类别或一个具体数值。决策树在机器学习中的应用非常广泛，它可以用于分类和回归问题，并且具有易于理解和解释的优点。决策树可以用于预测新的未在训练数据中出现的数据，并且可以通过剪枝等技术来避免过拟合，从而提高模型的泛化能力。在分类问题上，C4.5算法更加全面。
jueceshu.rar_C4.5 Iris_decision tree id3_id3 c4.5 cart_决策树 ID3_
07-14
在这个压缩包文件"jueceshu.rar"中，包含了三种经典的决策树算法实现：C4.5、ID3以及CART，它们都是在Iris数据集上进行演示的。下面将详细介绍这三种决策树算法以及Iris数据集。 1. **ID3（Iterative Dichotomiser ...
机器学习面试：请介绍下ID3,C4.5和CART三种决策树的区别
2401_86756763的博客
09-07 549
它不仅能够处理分类问题，还可以处理连续属性，支持缺失值和属性的剪枝。：C4.5不再使用信息增益，而是使用增益率来选择划分特征，避免了ID3对具有很多取值的属性偏好的问题。：ID3通过计算每个特征的信息增益来选择最优的划分属性，选择信息增益最大的特征作为当前节点进行分裂。：ID3无法处理树的剪枝，容易导致过拟合，特别是在训练集小或特征较多时。：对噪声敏感，易过拟合，无法处理连续属性，生成的树通常较大。：能够处理较大的数据集，鲁棒性强，适用性广泛，支持回归分析。：可以处理连续和分类特征，支持缺失值的处理。
人工智能-机器学习-决策树-决策树分类（ID3，C4.5，CART）
07-09
决策树分类（ID3，C4.5，CART） 三种算法的区别如下： (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的； (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率...
基于Python实现决策树CART、ID3和C4.5（源码）.rar
05-15
1、资源内容：基于Python实现决策树CART、ID3和C4.5（源码）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端...
59. ID3、C4.5、CART三种决策树的区别 - 哆啦咪~fo - 优快云博客1
08-03
59. ID3、C4.5、CART三种决策树的区别 - 哆啦咪~fo - 优快云博客1
决策树（ID3、C4.5、CART、随机森林）
热门推荐
gumpeng的博客
05-13 5万+
本篇文章也是多个博客的综合，有待进一步整理。 1、决策树-预测隐形眼镜类型 （ID3算法，C4.5算法，CART算法，GINI指数,剪枝，随机森林） 1. 我们应该设计什么的算法，使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类，以决定能否贷款?     一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的
id3 c4.5 cart之间区别
weixin_35756690的博客
02-14 1552
ID3，C4.5 和 CART 是三种常用的决策树算法。它们之间的主要区别如下： ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法是基于信息增益的决策树算法，用于处理离散的输入变量，并且在生成树的过程中不考虑数据的概率分布。 C4.5 算法是 ID3 的改进版，它能够处理离散和连续的输入变量，并且在生成树的过程中考虑数据的概率分布。 CART (Classification a...
决策树CART与ID3,C4.5联系与区别
lzzdflg的博客
12-02 1万+
CART与ID3和C4.5相同都由特征选择，树的生成，剪枝组成。但ID3和C4.5用于分类，CART可用于分类与回归。CART是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布，与ID3和C4.5的决策树所不同的是，ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的，每个节点下的叉树由该节点特征的取值种类而定，比如特征年龄分为（青年，中年，老年），那么改节点下可分为3叉。而CART为假设决策树为二叉树，
决策树（ID3,C4.5和CART）介绍、说明、联系和区别
weixin_44177594的博客
04-07 7285
决策树决策树1. 决策树介绍2. 决策树构建过程2.1 属性选择熵条件熵信息增益信息增益比3. 决策树生成和修建4. 决策树常见算法ID3C4.5CART（基尼指数）5.总结 决策树 1. 决策树介绍 决策树又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。 每个非叶节点表示一个特征属性上的测试， 每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出， 每个叶节点存放一个类别。 使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征
ID3 C4.5 CART 区别
越努力 越幸运
10-16 807
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/128587211文章阐述了三者的区别与联系。 做个总结： 算法 分类规则 能否处理连续值 是否存在剪枝 分类节点是否可以循环使用 是否可以处理缺失值 分类或者回归 样本大小 ID3 信息增益 否 否 否 否 分类 小样本 C4.5 信息增益比 是 是 否 是 分类 中样本 CART gini指数.
ID3 C4.5 CART区别
Do not mess it up
03-09 467
https://stackoverflow.com/questions/9979461/different-decision-tree-algorithms-with-comparison-of-complexity-or-performancehttp://sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1001282https://www.quora.com/Wh...
2、决策树ID3、C4.5、CART
军军的专栏
02-08 2643
决策树1、决策树概念决策树（decision tree）也称为分类树（分类）或者回归树（数值预测）。是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 决策树（decision tree）：是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支
一文全解：ID3，CART和C4.5的区别与联系
yonsan_的博客
12-23 649
生长的过程是每次对某一个样本进行一次切分(将节点的样本一分为二)。所以CART可以对同一个样本进行多次切分，（ID3则是消耗了某一个特征，不再进行同一个特征的切分。每次切分就是按照特征中的离散值的个数进行切分，特征中有多少个离散值，就切分成为多少个子集。来对切分点和切分特征进行判断，每次选择最能减小不纯度的方案。来对切分点和切分特征进行判断，每次选择最能减小不纯度的方案。个离散值下的样本数量占总体样本的比值，该特征离散值越多，生长的过程是每次都对最能够下降不纯度的特征进行切分。来计算不纯度的计算。
Python源码实现CART、ID3和C4.5决策树方法
资源摘要信息:"本资源是一套基于Python语言实现的经典决策树算法，具体包括了CART、ID3和C4.5三种不同的决策树模型。CART（Classification and Regression Trees）算法主要用于分类和回归任务，它通过二叉树的方式...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值