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理论Hunt算法是许多决策树算法的基础，包括ID3、C4.5和CART增益率（gain ratio）：如决策树算法C4.5，采用增益率的划分标准来评估划分树剪枝tree-pruning：决策树过大容易过拟合overfitting，通过树剪枝（修剪初始决策树的分支），减小决策树的规模，提高决策树的泛化能力分类模型的误差：训练误差（training error）、泛化误差（generalization

参考：https://blog.csdn.net/lswbjtu/article/details/72764141http://www.360doc.com/content/14/1103/09/17553313_422099670.shtmlhttp://muchong.com/t-9070350-1一、理论（一）主成分分析的作用（二）准备工作：数据标准化（...

具有定性变量的回归模型作业要求

一、绪论机器学习VS数据挖掘分类的过程二、模型评估评估方法评估模型之留出法：简单粗暴，直接按2：1~4：1将数据集分为训练集：测试集。评估模型之交叉验证法：将数据集分为k个互斥子集，一部分作为训练集，另一部分作为测试集，循环这个过程。常令k=10，进行十折交叉验证。使用全部样本，即为留一法。评估模型之自助法：自助，有放回地采样。效果一般...