ID3,C4.5和CART三种决策树的区别
参考回答：
ID3决策树优先选择信息增益大的属性来对样本进行划分,但是这样的分裂节点方法有一个很大的缺点,当一个属性可取值数目较多时,可能在这个属性对应值下的样本只有一个或者很少个,此时它的信息增益将很高,ID3会认为这个属性很适合划分,但实际情况下叫多属性的取值会使模型的泛化能力较差,所以C4.5不采用信息增益作为划分依据,而是采用信息增益率作为划分依据。但是仍不能完全解决以上问题,而是有所改善,这个时候引入了CART树,它使用gini系数作为节点的分裂依据。
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一、引言 在最开始的时候，我本来准备学习的是C4.5算法，后来发现C4.5算法的核心还是ID3算法，所以又辗转回到学习ID3算法了，因为C4.5是他的一个改进。至于是什么改进，在后面的描述中我会提到。 二、ID3算法 ID3算法是一种分类决策树算法。他通过一系列的规则，将数据最后分类成决策树的形式。分类的根据是用到了熵这个概念。熵在物理这门学科中就已经出现过，表示是一个物质的稳定度，在这里就是分类
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本文向大家介绍python实现决策树C4.5算法详解(在ID3基础上改进)，包括了python实现决策树C4.5算法详解(在ID3基础上改进)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。 二、信息增益 以上公式是
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本文向大家介绍python实现C4.5决策树算法，包括了python实现C4.5决策树算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 C4.5算法使用信息增益率来代替ID3的信息增益进行特征的选择，克服了信息增益选择特征时偏向于特征值个数较多的不足。信息增益率的定义如下： 调用代码 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。
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本文向大家介绍python基于ID3思想的决策树，包括了python基于ID3思想的决策树的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这是一个判断海洋生物数据是否是鱼类而构建的基于ID3思想的决策树，供大家参考，具体内容如下 最后我们测试一下这个脚本即可，如果想把这个生成的决策树用图像画出来，也只是在需要在脚本里面定义一个plottree的函数即可。 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助
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本文向大家介绍python实现ID3决策树算法，包括了python实现ID3决策树算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 决策树之ID3算法及其Python实现，具体内容如下 主要内容 决策树背景知识 决策树一般构建过程 ID3算法分裂属性的选择 ID3算法流程及其优缺点分析 ID3算法Python代码实现 1. 决策树背景知识 决策树是数据挖掘中最重要且最常用的方法之一，主要应用于数据
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本文向大家介绍python代码实现ID3决策树算法，包括了python代码实现ID3决策树算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了python实现ID3决策树算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。