决策树ID3，C4.5原理

在上一篇博文中已经根据具体的实例介绍了决策树：

在这里附上博文链接（https://blog.csdn.net/jodie123456/article/details/88532344）

下面具体介绍决策树的剪枝，ID3，C4.5，CART算法。

首先，决策树学习的步骤有如下步骤：

①特征选择：特征选择即我们用哪个特征来划分空间。我们常用信息增益、信息增益比或基尼系数来作为划分依据。 

②决策树的生成：常用算法有ID3，C4.5，CART 

②决策树的剪枝：常用方法有极小化决策树整体的损失函数、CART剪枝算法

详细请见原博文链接

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