《統計學習方法（李航）》講義 第05章 決策樹
決策樹(decision tree) 是一種基本的分類與回歸方法。本章主要討論用於分類的決策樹。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程。它可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。其主要優點是模型具有可讀性，分類速度快。學習時，利用訓練數據，根據損失函數最小化的原則建立決策樹模型。預測時，對新的數據，利用決策樹模型進行分類。決策樹學習通常包括3 個步驟：特征選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪。這些決策樹學習的思想主要來源於由Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及由Breiman等人在1984年提出的CART算法。
本章首先介紹決策樹的基本概念，然後通過ID3和C4.5介紹特征的選擇、決策樹的生成以及決策樹的修剪，最後介紹CART 算法。
——黎明傳數
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