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) 在树构造 ...
原文：【决策树】— C4.5算法建立决策树JAVA练习
以下程序是我练习写的，不一定正确也没做存储优化。有问题请留言交流。转载请挂连接。 当前的属性为:age income student credit rating 当前的数据集为 最后一列是TARGET VALUE : youth high no fair no youth high no excellent no middle aged high no fair yes senior low ye ...
2012-06-13 16:42 14 10499 推荐指数：
相关推荐
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。 C4.5 ...
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 ...
C4.5（决策树）
C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5 ...
决策树算法原理(ID3，C4.5)
决策树算法原理(CART分类树) CART回归树 决策树的剪枝 决策树可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时特别适合集成学习比如随机森林。 1. 决策树ID3算法的信息论基础 1970年昆兰找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程，昆兰把这个算法叫做 ...
Python实现决策树C4.5算法
为什么要改进成C4.5算法 原理 C4.5算法是在ID3算法上的一种改进，它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同，一个是基于信息增益比，一个是基于信息增益。 之所以这样做是因为信息增益倾向于选择取值比较多的特征(特征越多，条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越小 ...
决策树C4.5了解一下[微笑]
如何划分属性，使得结点的“纯度”越来越高，具体的可按照三种划分标准。 1.信息增益(ID3决策树学习算法 ...
决策树(上)-ID3、C4.5、CART
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解决策树)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...