缺失值处理与多变量决策树_机器学习之决策树视频教学-CSDN在线视频培训

本节课讲解了缺失值处理的两个问题。第一个：样本存在属性值缺失的情况，如何选择属性划分呢，这里以ID3为例，讲解了属性值缺失的情况下，如何计算出信息增益。第二个问题：划分完属性之后，样本在此属性的属性值是确实的，那么应该划分到哪一个分值呢？此外：讲解了多变量决策树的相关知识。

决策树算法是一种机器学习方法，其代表有ID3、CART、C4.5等。本次课程主要讲解了这三种决策树，其中包括：信息增益、增益率、基尼指数、预剪枝和后剪枝、连续值处理、缺失值处理以及多变量决策树等知识。