C4.5算法总结
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 ...
原文：C4.5算法
一，C . 算法是基于ID 算法的改进 优点 对连续的数据也能处理 可以在决策树构造过程中进行剪枝，因为某些具有很少元素的结点可能会使构造的决策树过拟合 Overfitting ，如果不考虑这些结点可能会更好 能够对不完整数据进行处理。 用信息增益率来进行属性选择的度量 二，算法流程 三，属性选择度量 和ID 对比 属性选择度量又称分裂规则，因为它们决定给定节点上的元组如何分裂。属性选择度量提供了 ...
2015-11-19 17:02 0 1793 推荐指数：
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