西瓜书决策树 🍉🌳

最近重温了《统计学习方法》这本书，也被称为“西瓜书”，在书中关于决策树的部分，让我有了新的感悟和理解。📖

决策树是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过递归地选择最优特征来分割数据，直到满足停止条件为止。分裂规则通常基于信息增益、信息增益比或基尼指数等指标。🧐

书中详细介绍了ID3算法、C4.5算法以及CART算法，每种算法都有其特点和适用场景。例如，ID3算法使用信息增益作为分裂准则，而C4.5则采用信息增益比以避免偏向于多值属性。这两种算法都是构建决策树的经典方法。🌱

此外，书中还讨论了剪枝技术，包括预剪枝和后剪枝，以提高模型泛化能力，防止过拟合。修剪过程有助于减少决策树的复杂度，使模型更简洁，预测结果更稳定。✂️

总的来说，“西瓜书”中关于决策树的内容深入浅出，不仅提供了理论基础，还结合实例进行了讲解，非常适合初学者入门。如果你对机器学习感兴趣，不妨读一读这本书，相信你会有所收获！📚

机器学习 决策树 西瓜书

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