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【机器学习】不同决策树的节点分裂准则(属性划分标准)

2024-08-06 763
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简介： 决策树的不同节点分裂准则，包括原始决策树的节点分裂准则、ID3算法的信息增益、C4.5算法的信息增益比以及CART算法的平方根误差最小化和基尼指数。

决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。本文将分三篇介绍决策树，根据不同分裂准则分为不同决策树，包括ID3、C4.5、CART。


不同决策树的节点分裂准则：


  • 原始决策树节点分裂准则：节点内特征数量阈值，小于阈值，停止分裂
  • 基于ID3算法的决策树节点分裂准则：信息增益，越大越好
  • 基于C4.5算法的决策树节点分裂标准：信息增益比，越大越好
  • 基于CART算法的决策树节点分裂标准：回归树，采用平方根误差最小化准则，分类树，采用基尼指数。越小越好


文章标签：
算法
机器学习/深度学习
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