决策树学习机器学习

ID3算法只有树的生成，所以该算法生成的树容易产生过拟合，C4.5在生成的过程，用信息增益比来选择特征。ID3算法以信息增益作为划分训练数据集的特征，存在缺点：偏向于选择特征值较多的特征。C4.5算法

机器学习十大算法(1)：决策树C4.5.rar

关于决策树的构建，决策树ID3算法描述，以及see5的使用。

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决策树实现的基本原理,包括简单的数学推导和基本概念

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决策树相关参数如下: - max_depth:树的最大深度,也就是说当树的深度到达max_depth的时候无论还有多少可以分支的特征,决策树都会停止运算. - min_samples_split: 分