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

1. El algoritmo C4.5 se basa en el algoritmo ID3 y utiliza el método de tasa de ganancia de información para seleccionar atributos de prueba. El algoritmo CART utiliza tecnología de segmentación recursiva binaria, que es diferente 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. Este es un método de clasificación típico. Primero, los datos se procesan para generar reglas legibles y árboles de decisión mediante algoritmos inductivos, y luego se realiza un análisis de decisiones sobre los nuevos datos. Básicamente, un árbol de decisión es el proceso de clasificar datos mediante un conjunto 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 un árbol de decisión: el proceso de generar un árbol de decisión a partir de un conjunto de muestras de entrenamiento. En términos generales, el conjunto de datos de muestra de entrenamiento es un conjunto de datos histórico y completo que se utiliza para el análisis y procesamiento de datos de acuerdo con las necesidades reales. El segundo paso es la tecnología de poda del árbol de decisión: la poda del árbol de decisión es el proceso de verificar, corregir y revisar el árbol de decisión generado en la etapa anterior, principalmente utilizando el nuevo conjunto de datos de muestra (llamado conjunto de datos de prueba). Utilice los datos para verificar el reglas preliminares generadas durante el proceso de generación del árbol de decisión y podar aquellas ramas que afectan la precisión pre-equilibrada.