原文:决策树 C&RT、CHAID、QUEST、C5.0的区别【完善版】

决策树 Decisiontree 一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件 即自然状态 都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。 优点: 可以生成可以理解的规则 计算量相对来说不是很大 可以处理连续和种类字段 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。缺点: 对连续性的字段比较难预测 对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作 当类别太多时,错误 ...

2012-03-02 10:03 0 15508 推荐指数:

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Clementine决策树算法C&RTCHAIDQUESTC5.0区别

决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵的枝干,故称决策树。 优点:  1) 可以生成可以理解的规则;  2) 计算量相对来说不是很大;  3) 可以处理连续和种类字段 ...

Thu Jun 21 23:02:00 CST 2012 0 6661
决策树算法之C5.0

C5.0是对ID3算法的改进。  1.引入了分支度Information Value的概念。        C5.0是用哪个信息增益率作为判断优先划分属性的。     信息增益率其实就是在信息增益 除了 分支度。分支度的计算公式如上,就是指,若某划分属性S将样本T划分成n个子 ...

Sun Jul 05 00:00:00 CST 2020 0 2922
决策树模型比较:C4.5,CART,CHAIDQUEST

(1)C4.5算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量。 输出变量(目标变量):为分类型变量。 连续变量处理:N等分离散化。 分枝类型:多分枝。 分裂指标:信息增益比率gain ratio(分裂后的目标变量取值变异较小,纯度高) 前剪枝:叶节点数是否小于某一阈值 ...

Wed Feb 04 21:13:00 CST 2015 0 3814
C4.5(决策树

4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树决策树是一种类似流程图的 ...

Sun Aug 14 22:41:00 CST 2016 0 2904
决策树系列(四)——C4.5

预备知识:决策树、ID3 如上一篇文章所述,ID3方法主要有几个缺点:一是采用信息增益进行数据分裂,准确性不如信息增益率;二是不能对连续数据进行处理,只能通过连续数据离散化进行处理;三是没有采用剪枝的策略,决策树的结构可能会过于复杂,可能会出现过拟合的情况。 C ...

Wed Jan 13 05:55:00 CST 2016 1 6584
决策树-C4.5算法(三)

在上述两篇的文章中主要讲述了决策树的基础,但是在实际的应用中经常用到C4.5算法,C4.5算法是以ID3算法为基础,他在ID3算法上做了如下的改进:  1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足,公式为GainRatio(A);   2) 在构造 ...

Sun Aug 21 05:10:00 CST 2016 0 3272
C4.5决策树

C4.5决策树在ID3决策树的基础之上稍作改进,请先阅读ID3决策树C4.5克服了ID3的2个缺点: 1.用信息增益选择属性时偏向于选择分枝比较多的属性值,即取值多的属性 2.不能处理连贯属性 Outlook ...

Thu Jan 03 05:54:00 CST 2013 8 41088
 
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