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数据挖掘中常用的四种决策树模型包括ID3、C4.5、CART和随机森林。
ID3和C4.5适用于分类问题，能够处理离散和连续特征，但C4.5能处理缺失值。CART可用于分类和回归问题，能处理离散和连续特征，且能处理缺失值。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行投票或平均来提高预测准确性，适用于分类和回归问题，且能处理大规模数据。
这些模型都易于理解和解释，但对于高维数据和噪声敏感。
数据挖掘四种决策树模型的特点？
数据挖掘中常用的四种决策树模型包括ID3、C4.5、CART和随机森林。
ID3和C4.5适用于分类问题，能够处理离散和连续特征，但C4.5能处理缺失值。CART可用于分类和回归问题，能处理离散和连续特征，且能处理缺失值。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行投票或平均来提高预测准确性，适用于分类和回归问题，且能处理大规模数据。
这些模型都易于理解和解释，但对于高维数据和噪声敏感。
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