存在不同类型的决策树算法 . ID3,CART,C4.5 .
我需要帮助来确定在Python中使用sklearn DecisionTreeClassifier实现哪种算法?
1.10.6. Tree algorithms: ID3, C4.5, C5.0 and CART:
CART ( Classification and Regression Trees )与 C4.5 非常相似,但它的不同之处在于它支持数值目标变量(回归)并且不计算规则集 . CART使用在每个节点处产生最大信息增益的特征和阈值来构造二叉树 .
CART
Classification and Regression Trees
C4.5
scikit-learn使用 CART algorithm 的优化版本 .
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1.10.6. Tree algorithms: ID3, C4.5, C5.0 and CART:
CART
(Classification and Regression Trees
)与C4.5
非常相似,但它的不同之处在于它支持数值目标变量(回归)并且不计算规则集 . CART使用在每个节点处产生最大信息增益的特征和阈值来构造二叉树 .scikit-learn使用 CART algorithm 的优化版本 .