當前屬性集為空，或所有樣本在屬性集上取值相同，無法劃分；
當前節點包含樣本集合為空，無法劃分。
c4.5 使用資訊增益比作為選擇特徵的準則；
cart 使用 gini 指數作為選擇特徵的準則。
。gini 指數更偏向於連續屬性，熵更偏向於離散屬性。
決策樹的生成。通常是利用資訊增益最大、資訊增益比最大、gini 指數最小作為特徵選擇的準則。從根節點開始，遞迴的生成決策樹。相當於是不斷選取區域性最優特徵，或將訓練集分割為基本能夠正確分類的子集；
決策樹的剪枝。決策樹的剪枝是為了防止樹的過擬合，增強其泛化能力。包括預剪枝和後剪枝
決策樹初步理解
決策樹是最簡單的機器學習演算法，它易於實現，可解釋性強，完全符合人類的直觀思維，有著廣泛的應用。決策樹到底是什麼？簡單地講，決策樹是一棵二叉或多叉樹 如果你對樹的概念都不清楚，請先去學習資料結構課程 它對資料的屬性進行判斷，得到分類或回歸結果。時，在樹的內部節點處用某一屬性值 特徵向量的某一分量 進...
gbdt決策樹的理解
參考 1 2 3 cart回歸樹建立節點時，是最小化均方誤差來求，cart回歸樹的度量目標是，對於任意劃分特徵a，對應的任意劃分點s兩邊劃分成的資料集d1和d2，求出使d1和d2各自集合的均方差最小，同時d1和d2的均方差之和最小所對應的特徵和特徵值劃分點。所以最後求的值為均值。gbdt在建立單棵樹...
決策樹和CART決策樹
首先簡單介紹下決策樹 說到決策樹肯定離不開資訊熵 什麼是資訊熵 不要被這名字唬住，其實很簡單 乙個不太可能的時間居然發生了，要比乙個非常可能的時間發生提供更多的資訊。訊息說 今天早上太陽公升起 資訊量是很少的，以至於沒有必要傳送。但另一條訊息說 今天早上日食 資訊量就很豐富。概率越大資訊量就越少,與...