原创力文档- 1、本文档共2页，可阅读全部内容。
- 2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
决策树训练算法
决策树是一种常用的监督学习方法，用于分类和回归问题。决策
树的训练算法主要包括ID3、C4.5、CART和随机森林等。下面是一些
常见的决策树训练算法：
1.ID3（IterativeDichotomiser3）
•信息增益：ID3算法基于信息增益来选择最佳划分属性。它根
据数据集的不同特征计算信息增益，选择对数据集进行最佳划分的属
性作为节点。
•局限性：ID3算法对于连续值和缺失值的处理相对不足。
2.C4.5
•信息增益率：C4.5算法改进了ID3算法，在选择最佳划分属
性时引入了信息增益率来解决属性值数目不同的问题。它考虑属性的
多样性，减少了属性数目较多时的偏好。
•处理连续值：C4.5算法可以处理连续值，将连续属性离散化
为离散值。
3.CART（ClassificationandRegressionTrees）
•基尼系数：CART算法使用基尼指数来选择最佳划分属性。基
尼指数衡量随机选取样本，其类别标签不一致的概率，越小表示数据
的纯度越高。
•回归问题：CART算法不仅适用于分类问题，也可用于回归问
题。
4.随机森林（RandomForest）
•基于决策树的集成学习：随机森林算法是基于决策树的集成
学习方法。它包括多个决策树，并通过对多个决策树的结果进行投票
1/2
或取平均来进行预测。
•随机性和泛化能力：随机森林通过引入随机性（随机特征选
择、随机样本选择）提高了模型的泛化能力和抗过拟合能力。
训练过程
通常决策树的训练过程如下：
•选择划分属性：对每个节点选择最佳划分属性。
•创建子节点：根据划分属性，创建子节点，递归地建立决策
树。
•停止条件：停止划分的条件可以是节点中样本的数量小于阈
值、所有样本属于同一类别等。
这些算法各有优劣，选择合适的算法取决于数据集的特征、问题
类型以及算法的适用性和性能。随机森林等集成学习方法通常在实际
应用中有较好的表现。
2/2
文档评论（0）