id3 c4.5 cart之间区别

ID3，C4.5 和 CART 是三种常用的决策树算法。它们之间的主要区别如下：

1. ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是基于信息增益的决策树算法，用于处理离散的输入变量，并且在生成树的过程中不考虑数据的概率分布。

2. C4.5 算法是 ID3 的改进版，它能够处理离散和连续的输入变量，并且在生成树的过程中考虑数据的概率分布。

3. CART (Classification and Regression Trees)算法是基于基尼系数的决策树算法，可以用于二分类和多分类的问题，也可以用于回归问题。

总的来说，ID3 算法被认为是一种简单的决策树算法，但它只适用于离散的输入变量；C4.5 算法具有更高的灵活性和准确性，适用于离散和连续的输入变量；CART 算法是一种通用的决策树算法，适用于分类和回归问题。

相关问题

决策树 ID3 CART C4.5区别

决策树算法中的ID3、C4.5和CART是三种常见的决策树算法，它们在选择特征和划分节点上有所不同。

ID3算法使用信息增益作为选择特征的标准。信息增益越大，表示该特征对分类的贡献越大。然而，ID3算法偏向于取值较多的特征，因为取值较多的特征的信息增益较大。ID3算法只能用于离散型的数据，但不需要剪枝。

C4.5算法与ID3算法类似，但使用信息增益比替代信息增益作为选择特征的标准。信息增益比考虑了特征的取值数目对信息增益的影响，因此更加科学。C4.5算法可以用于连续型的数据，但需要剪枝。

CART算法使用基尼系数作为选择特征的标准。基尼系数越大，表示不纯度越大，该特征就越不好。CART算法可以用于离散型和连续型的数据，但需要剪枝。

因此，ID3算法适用于离散型数据，不需要剪枝；C4.5算法适用于离散型和连续型数据，需要剪枝；CART算法适用于离散型和连续型数据，需要剪枝，且使用基尼系数作为选择特征的标准。

ID3,C4.5,CART

ID3、C4.5和CART都是决策树算法中常用的特征选择方法之一。其中，ID3算法使用信息增益作为特征选择的准则，它选择具有最大信息增益的属性作为当前节点的分裂属性。C4.5算法在ID3算法的基础上加入了信息增益比的概念，它选择具有最大信息增益比的属性作为当前节点的分裂属性。而CART算法则采用基尼系数来衡量属性的纯度，选择使得基尼系数最小的属性作为当前节点的分裂属性。