CART算法由决策树生成和决策树剪枝两部分组成,下列关于CART和ID3算法的区别说法错误的是()。-笔试面试资料

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答案:
CART算法由决策树生成和决策树剪枝两部分组成,下列关于CART和ID3算法的区别说法错误的是()。

CART算法由决策树生成和决策树剪枝两部分组成,下列关于CART和ID3算法的区别说法错误的是()。 正蜀黍
ID3,C4.5和CART的区别:
1.ID3算法:
以信息增益为准则选择信息增益最大的属性。
缺点:1)信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好,比如通过ID号可将每个样本分成一类,但是没有意义。2)ID3只能对离散属性的数据集构造决策树。
鉴于以上缺点,后来出现了C4.5算法。

2. C4.5算法:
以信息增益率为准则选择属性;在信息增益的基础上对属性有一个惩罚,抑制可取值较多的属性,增强泛化性能。
其他优点:1)在树的构造过程中可以进行剪枝,缓解过拟合;2)能够对连续属性进行离散化处理(二分法);3)能够对缺失值进行处理;
缺点:构造树的过程需要对数据集进行多次顺序扫描和排序,导致算法低效;
刚才我们提到 信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好;而信息增益率对可取值数目较少的属性有所偏好!OK,两者结合一下就好了!
3.CART算法(Classification and Regression Tree):
顾名思义,可以进行分类和回归,可以处理离散属性,也可以处理连续的。
分类树使用GINI指数来选择划分属性:在所有候选属性中,选择划分后GINI指数最小的属性作为优先划分属性。回归树就用最小平方差。

2021-06-08 20:41:15 回复(0)

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