Hoeffding Tree算法步骤

Hoeffding Tree是一种基于增量式学习的决策树算法，其步骤如下：

1. 初始化：创建一个空的决策树。

2. 对于每个样本：

a. 根据样本的特征将其插入到决策树中。

b. 对于每个叶子节点，计算其Gini指数或信息增益，选择最佳划分特征，并进行划分。

c. 如果划分后的子节点仍然满足可划分条件，则将样本插入到子节点中；否则，创建一个新的叶子节点。

3. 当达到停止条件时，停止建树。

停止条件可以是以下几种：

- 样本数量达到阈值。
- 决策树的深度达到阈值。
- 内部节点的样本数量达到阈值。

Hoeffding Tree算法的优点在于可以在流数据的情况下进行实时学习和预测，而不需要保留所有历史数据。