决策树三大算法简介与比较

决策树是一种常用的分类算法，它通过递归地将数据集分割成若干个子集，从而构建出一棵树状结构。决策树的三种常见算法包括ID3、C4.5和CLS。下面将对这三种算法进行详细介绍和比较分析。
一、ID3算法
ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是由Ross Quinlan提出的，它是决策树算法的鼻祖。ID3算法的核心思想是利用信息增益来选择划分属性，使得划分后的子集具有更高的纯度。ID3算法采用自顶向下的贪心策略，通过递归地构建决策树来逼近最优解。
ID3算法的特点如下：

1. 计算每个属性的信息增益，选择信息增益最大的作为根节点；
2. 对于非纯净的子集，继续递归地构建决策树；
3. 剪枝处理，避免过拟合；
4. 可解释性强，易于理解；
5. 适合处理离散型数据集；
6. 对噪声数据敏感；
7. 倾向于选择取值较多的属性。
   二、C4.5算法
   C4.5算法是ID3算法的一种改进版本，它克服了ID3算法的一些缺点。C4.5算法在构建决策树时使用了信息增益率作为属性选择的指标，同时还引入了剪枝策略和规则集合并等方法来提高分类的准确性和鲁棒性。C4.5算法还支持对连续属性和不完整数据的处理。
   C4.5算法的特点如下：
8. 使用信息增益率作为属性选择的指标，避免了ID3算法对取值较多的属性的偏好；
9. 引入剪枝策略，避免过拟合；
10. 支持连续属性和不完整数据的处理；
11. 使用k交叉验证降低计算复杂度；
12. 生成的决策树具有更好的泛化能力；
13. 可解释性强，易于理解。
    三、CLS算法
    CLS（Classification and Regression Trees）算法是最原始的决策树分类算法，其基本流程是从一棵空树出发，不断从决策表中选取属性加入树的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是属性选择时有很大的随机性。
    CLS算法的特点如下：
14. 自顶向下的贪心策略；
15. 不断从决策表中选取属性加入树的生长过程；
16. 生成的决策树可能会非常深，从而导致过拟合；
17. 难以处理连续属性和不完整数据。
    总结比较
    在这三种决策树算法中，ID3和C4.5算法都采用了信息增益或信息增益率作为属性选择的指标，而CLS算法则采用随机方式选择属性。C4.5算法是ID3算法的改进版，它在ID3的基础上增加了剪枝策略和连续属性处理等功能，使得分类更加准确和鲁棒。CLS算法由于其随机性可能会导致生成的决策树过深，从而影响分类效果。在实际应用中，根据具体问题和数据集的特点选择合适的决策树算法是很重要的。