34_ID3_C4.5_CART算法总结与对比1
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2022-08-03
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问
题
ID3
、
C4.5
、
CART
算
法
总
结
与
对
⽐
前
⾔
ID3
、
C4.5
、
CART
算
法
是
三
种
不
同
的
决
策
树
算
法
，
区
别
主
要
在
最
优
划分
属
性
的
选
择
上
，
下
⾯
把
之
前
在
随
机
森
林
中
汇
总
过
的
复
制
过
来
，
然
后
再
总
结
下三
者
的
不
同
。
三
种
算
法
所
⽤
的
最
优
属
性
选
择
⽅
法
详
述
信
息
增
益
(ID3
决
策
树
中
采
⽤
)
“
信
息
熵
”
是
度
量
样
本
集
合
纯
度
最
常
⽤
的
⼀
种
指
标
，
假
定
当
前
样
本
结
合
中
第
类
样
本
所
占
的
⽐
例
为
，
则
的
信
息
熵
定
义为
：
的
值
越
⼩
，
则
的
纯
度
越
⾼
。
注
意
因
为
，
因
此
也
是
⼀个
⼤
于
等
于
０
⼩
于
１
的
值
。
假
定
离
散
属
性
有
V
个
可
能
的
取
值
，
若
使
⽤
来
对
样
本
集
合
进
⾏
划分
的
话
，
则
会
产
⽣
V
个
分
⽀
结
点
，
其
中
第
个
分
⽀
结
点
包
含
了
中
所
有
在
属
性
上
取
值
为
的
样
本
，
记
为
。
同
样
可
以
根
据
上
式
计
算
出
的
信
息
熵
，
再
考
虑
到
不
同
的
分
⽀
结
点
所
包
含
的
样
本
数
不
同
，
给
分
⽀
结
点
赋
予
权
重
，
即
样
本
数
越
多
的
分
⽀
结
点
的
影
响
越
⼤
，
于
是
可
以
计
算
出
使
⽤
属
性
对
样
本
集
进
⾏
划分
时
所
获
得
的
“
信
息
增
益
”
：
⼀
般
⽽
⾔
，
信
息
增
益
越
⼤
越
好
，
因
为
其
代
表
着
选
择
该
属
性
进
⾏
划分
所
带
来
的
纯
度
提
升
，
因
此
全
部
计
算
当
前
样
本
集
合
中
存
在
不
同取
值
的
那
些
属
性
的
信
息
增
益
后
，
取
信
息
增
益
最
⼤
的
那
个
所
对
应
的
属
性
作
为
划
分
属
性
即
可
。
缺
点
：
对
可取
值
数
⽬
多
的
属
性
有
所
偏
好
增
益
率
(C4.5
决
策
树
中
采
⽤
)
从
信
息
增
益的
表
达
式
很
容
易
看
出
，
信
息
增
益
准
则
对
可取
值
数
⽬
多
的
属
性
有
所
偏
好
，
为
减
少
这
种
偏
好
带
来
的
影
响
，
⼤
佬
们
提
出
了
增
益
率
准
则
，
定
义
如
下
：
称
为
属
性
a
的
“
固
有
值
”
。
属
性
a
的
可
能
取
值
数
⽬
越
多
，
则
的
值
通
常
会
越
⼤
，
因
此
⼀
定
程
度
上
抵
消
了
信
息
增
益
对
可取
值
数
⽬
多
的
属
性
的
偏
好
。
缺
点
：
增
益
率
对
可取
值
数
⽬
少
的
属
性
有
所
偏
好
三更寒天
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