決策樹ID3，C4.5原理

在上一篇博文中已經根據具體的執行個體介紹了決策樹：

在這裡附上博文連結（https://blog.csdn.net/jodie123456/article/details/88532344）

下面具體介紹決策樹的剪枝，ID3，C4.5，CART算法。

首先，決策樹學習的步驟有如下步驟：

①特征選擇：特征選擇即我們用哪個特征來劃分空間。我們常用資訊增益、資訊增益比或基尼系數來作為劃分依據。 

②決策樹的生成：常用算法有ID3，C4.5，CART 

②決策樹的剪枝：常用方法有極小化決策樹整體的損失函數、CART剪枝算法

詳細請見原博文連結

https://blog.csdn.net/u013597931/article/details/79768494