ID3 没有剪枝策略，容易过拟合 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征其信息增益接近于 1 只能用于处理离散分布的特征没有考虑缺失...

随机森林：一种特殊的Bagging方法，其中每个模型都是一个决策树。除了数据集的随机子集外，每个决策树还在每个节点处从随机子集中选择最佳分裂。这种额外的随机性有...

由此可知，仅凭这些变量不足以衡量和预测车祸的严重程度。当然情况也是如此，因为我们在前提下只假设了外部环境因素的存在，而影响车祸的环境因素不仅包括这些因素。然而，...

       决策树通过历史数据，找出数据集中对结果影响最大的特征，再找第二个影响最大的特征。若新来一个数，只要根据我们已经建立起的决策树进行归类即可。

命题规则：由”原子命题”和逻辑连接词 与、或、非和蕴含构成的简单陈述句（if-then规则）。

在决策树分析阶段，我们以教师的职称、学历为特征，以评分为目标变量，构建决策树模型。通过不断调整模型参数和剪枝策略，我们得到了最优的决策树模型。

决策树算法是机器学习领域的基石之一，其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重要的角色。从它的名字便能窥见其工作原理的直观性：就像一棵树一样，从根到...

      决策树生成算法递归地产生决策树，直到不能继续下去为止。这样产生的结果容易出现过拟合现象。因为这样生成的决策树过于复杂，所以我们需要对决策树进行简化—...

CART算法是基于决策树的一种扩展。决策树模型作为一种可解释性极强的模型，很早就得到了广泛的应用。CART算法不仅具有决策树所有的优点，还引入了更多高级的优化技...

C4.5算法是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘的决策树算法。它是由Ross Quinlan教授在1993年提出的，作为其早期ID3（Iterative Dich...

随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策...

决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过对数据属性的逐步划分，将数据集分成多个小的决策单元。每个小的决策单元都对应着一个叶节点，在该节点上进行分类决策。决策树...

通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有可能使用bagging 。回顾一下，bagging意味着 "boostrap聚合"。因...

文中的实验主要分为以下几个方面，针对问题背景中的问题，一一进行了实验说明，最后总结了对Metis可解释性进行基准测试的实验结果，表明决策树在性能上优于其他解释方...