ID3 与 C4.5 决策树算法
决策树作为一种常用的机器学习算法，其构建过程直接影响着模型的性能。ID3 和 C4.5 作为经典的决策树算法，在特征选择和信息增益计算等方面展现出各自的特点。
ID3 算法采用信息增益作为特征选择的依据，倾向于选择拥有更多取值的特征。然而，这种贪婪的选择策略容易导致模型过拟合。
C4.5 算法在 ID3 的基础上进行了改进，使用信息增益率来选择特征，有效缓解了 ID3 算法对多值特征的偏好。此外，C4.5 算法还支持处理连续型特征和缺失值等问题，提升了算法的实用性。
尽管 ID3 和 C4.5 算法存在一定局限性，例如容易陷入局部最优解等问题，但它们为后续决策树算法的发展奠定了基础，并广泛应用于数据挖掘、模式识别等领域。
文件大小：285.83KB
评论区