决策树三种算法归纳与区别，与及分别的使用场景

决策树算法是一类常用于分类和回归问题的机器学习算法，其中包括ID3、C4.5和CART算法。它们在特征选择、划分准则和处理连续特征等方面有一些区别，适用于不同的场景。

1. ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）：
- 特征选择：ID3算法使用信息增益作为特征选择的标准，选择信息增益最大的特征进行划分。
- 划分准则：ID3算法以信息增益最大为目标，倾向于选择具有多个取值的特征。
- 处理连续特征：ID3算法不直接处理连续特征，需要将连续特征离散化为离散值。
- 使用场景：ID3算法适用于分类问题，特别是具有多个离散特征的数据集。

2. C4.5算法：
- 特征选择：C4.5算法使用信息增益比作为特征选择的标准，综合考虑了信息增益和特征取值数量的影响。
- 划分准则：C4.5算法以信息增益比最大为目标，更加公平地评价特征的重要性。
- 处理连续特征：C4.5算法可以直接处理连续特征，通过将连续特征二分化来进行划分。
- 使用场景：C4.5算法适用于分类问题，尤其适合处理具有连续特征的数据集。

3. CART算法（Classification and Regression Trees）：
- 特征选择：CART算法使用基尼指数或均方差等度量标准选择最优特征和切分点进行数据划分。
- 划分准则：CART算法以纯度提升最大或方差减少最大为目标，倾向于选择纯度或方差改善最大的特征。
- 处理连续特征：CART算法可以直接处理连续特征，通过选择最优切分点进行划分。
- 使用场景：CART算法既适用于分类问题，也适用于回归问题，广泛应用于各种数据集。

综上所述，ID3算法适用于具有多个离散特征的分类问题；C4.5算法适用于具有连续特征的分类问题；CART算法适用于分类和回归问题，并且能够处理连续特征。在选择算法时，需要根据具体问题和数据集的特点进行选择。