决策树c5.0是基于信息增益还是基于基尼系数

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五十个特征不算多。

如果要进行特征选择，决策树自带特征选择的功能，使用的是信息增益，也可以是信息增益率，gini系数。把决策树建立的原理搞明白就懂了，如果需要进行选择，则使用前n个特征或者百分比或者信息增益阈值或者限定树的高度等，目的就是为了防止过拟合与提高效率，其实防止过拟合可以使用随机森林(Random Forest)。

顺便说一下，其它的特征选择方法：

卡方检验Chi-square

2. 信息增益(IG，Information Gain)

3. 信息增益率(IGR)

4. 基尼系数

5. 相关系数

等等。。。

具体原理，google吧