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： 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 ...
原文：Clementine决策树算法C&RT、CHAID、QUEST、C5.0的区别
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 ...
2012-06-21 15:02 0 6661 推荐指数：
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