决策树的几点思考

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我是靠谱客的博主个性蜡烛，最近开发中收集的这篇文章主要介绍决策树的几点思考，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

最近温习了一下决策树，又加深了理解。下面总结一下我对于决策树的几点思考。

我们知道三种经典的决策树算法：ID3、C4.5、CART，也知道它们的几点性质，比如，ID3仅能用于特征是离散值的情况，CART既可以用于分类也可以用于回归，等等。那么它们为什么会有这些性质？

ID3为什么不能用于连续型特征，而CART可以？

关键点在于“二元分裂”与“多元分裂”。

ID3选择好特征之后，对于这个特征的每个取值生成一个节点，是“多元分裂”，正适用于离散型特征。如果换成连续型特征，则无法为每个取值生成一个节点。可以说ID3是专门为离散型特征而设计的。

而CART采用了“二元分裂”，使得它同时适用于离散型特征和连续型特征。对于离散型特征，基于这种方法分裂：“如果该特征取值是a，则进入左节点，否则进入右节点”。对于连续型特征，基于这种方法分裂：“如果该特征取值<a，则进入左节点，否则进入右节点”。

《统计学习方法》讲CART算法的时候，讲回归树用的是连续型特征，讲分类树用的是离散型特征。实际上，无论回归还是分类，数据集中既可以有连续型特征，又可以有离散型特征。

ID3可以用于回归吗？

为什么CART可以用于回归？其实回归和分类的区别仅在于特征分裂后的评价标准。回归采用平方误差和，分类采用基尼指数。二者都希望最小化各自的评价标准。如果将ID3中采用的熵换成平方误差和，就可以做回归了。（这时候算法就不叫ID3了。。这里只是做一个思路延伸）

以上就是个性蜡烛为你收集整理的决策树的几点思考的全部内容，希望文章能够帮你解决决策树的几点思考所遇到的程序开发问题。

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