[人工智能]机器学习之西瓜书+南瓜书：第四章 决策树

参考链接：
1、谢文睿-第四章 决策树
2、周志华老师的《机器学习》

1 算法原理

2 划分选择

2.1 ID3决策树
基于信息增益选择属性进行划分。
缺点：对取值数目较多的属性有所偏好。

2.2 C4.5决策树
基于增益率进行属性选择。
缺点：对可取值数目较少的属性有所偏好。

2.3 CART决策树
基于基尼指数进行属性选择。

3 剪枝处理

基于信息增益进行预剪枝和后剪枝。
预剪枝：在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将当前结点标记为叶结点。
后剪枝：先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。

4 连续值与缺失值

5 多变量决策树