本文介绍了决策树的原理及其在分类问题中的应用，重点讲解了C4.5、CART和C5.0算法。C4.5以信息增益率选择节点属性，CART构建二叉树，C5.0则是C4.5的修订版，适合大数据处理并提升模型准确率。文章通过实例展示了这些算法在客户流失预测中的运用。
前言
决策树方法在分类，预测，规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶结点对应着属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分若干个子集。对于非纯结点，多数类的标号给出达到这个结点的样本所属的类。构造决策数的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并且构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。
以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！
注意：决策树的生成是一个递归过程，有3种情形9会导致递归返回。</
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
