【机器学习】决策树——CART分类回归树（理论+图解+公式）
一、概述针对于ID3和C4.5只能处理分类的问题，后来有人提出了CART，该模型是由Breima等人在1984年提出的，它是被应用广泛的决策树学习方法，它可以用于分类与回归问题，同样CART也是由特征选择、树的生成以及剪枝组成。所以针对于该算法可以分为几种情况：数据：离散型特征、连续型特征标签：离散值、连续值针对于不同的场景处理方式也大不相同，一般情况下选择特征划分节点时，如果标签为离散的，我们....
【机器学习】决策树——ID3和C4.5（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述决策树是一类非常经典的算法，很多集成模型的基学习器都是基于决策树的，像xgboost、gbdt、rf等，本篇重点讲解下决策树的分类原理，尽管它相对于那些树的集成模型效果不是太好，但是有必要了解一些最基本的树模型是如何分类的。决策树学习的思想主要来源于由Quinlan在....
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