¿Cuál es la diferencia entre el algoritmo de árbol de decisión CART y el árbol de decisión C4.5? ¿En qué campos se utiliza cada uno?

1. El algoritmo C4.5 utiliza el método de tasa de ganancia de información para seleccionar atributos de prueba según el algoritmo ID3. El algoritmo CART utiliza una tecnología de segmentación recursiva binaria. A diferencia de los algoritmos basados ​​​​en entropía de información, el algoritmo CART calcula el coeficiente GINI para cada división del conjunto de muestras. Cuanto menor sea el coeficiente GINI, más razonable será la división.

2. El algoritmo del árbol de decisión es un método para aproximar el valor de una función discreta. Es un método de clasificación típico que primero procesa los datos, utiliza algoritmos inductivos para generar reglas legibles y árboles de decisión, y luego utiliza decisiones para analizar los nuevos datos. Básicamente, un árbol de decisión es el proceso de clasificar datos mediante una serie de reglas.

3. El algoritmo del árbol de decisión construye un árbol de decisión para descubrir las reglas de clasificación contenidas en los datos. Cómo construir un árbol de decisión con alta precisión y pequeña escala es el contenido central del algoritmo del árbol de decisión. La construcción del árbol de decisión se puede realizar en dos pasos. El primer paso es la generación de árboles de decisión: el proceso de generar árboles de decisión a partir del conjunto de muestras de entrenamiento. En términos generales, el conjunto de datos de muestra de entrenamiento es un conjunto de datos con un historial y un cierto grado de exhaustividad basado en las necesidades reales, y se utiliza para el análisis y procesamiento de datos. El segundo paso, poda del árbol de decisión: la poda del árbol de decisión es el proceso de probar, corregir y recortar el árbol de decisión generado en la etapa anterior, principalmente utilizando el nuevo conjunto de datos de muestra (llamado conjunto de datos de prueba). Los datos verifican las reglas preliminares generadas. durante el proceso de generación del árbol de decisión, y poda aquellas ramas que afectan la precisión del prebalance.