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常见的决策树算法有哪些?请描述它们在进行树的生成过程中,具体
[问答题]
常见的决策树算法有哪些?请描述它们在进行树的生成
过程中,具体的特征选择算法,以及它们的对比?
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pein531
ID3:通过信息增益来选择特征,但是对取值较多的特征有一定的偏好;
C4.5:通过信息增益率来选择特征,对
取值较多特征的偏好进行了压制;
CART:通过gini系数来选择特征,与以上两种仅用于分类的算法相比,CART树可用于分类和回归两种任务。
发表于 2021-01-15 10:17:10
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食堂在逃干饭王
ID3,信息增益,对取值多的特征有偏好;
C4.5,信息增益比,对取值少的特征有偏好;
CART,基尼指数,代表信息的不纯度,Gini指数越小数据越纯,在保留熵的前提下简化了计算,支持分类与回归,生成的树是二叉树。
发表于 2021-02-04 12:20:38
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水上漂
<p>如解答</p>
发表于 2021-01-17 23:39:24
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算法工程师
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