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ID3决策树,信息增益,偏好划分细的属性
C4.5决策树,增益率偏好划分属性少的。
所以,决策树先从属性中找高于信息增益平均水平再选增益率最高的。
剪枝,解决决策树过拟合
预剪枝,不能带来精度提升剪枝,容易欠拟合,开销小。
后剪枝,尝试剪枝是否提高精度,欠拟合风险小,开销大。
连续属性值,区间划分。
切分点:最小二乘法,生成最小二乘回归树
输出值:单元内均值
切分点,寻找最优切分特征(j)和最优切分点(s)。
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