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 ...
原文：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C . 算法，C . 算法是以ID 算法为基础，他在ID 算法上做了如下的改进： 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 在树构造过程中进行剪枝 能够完成对连续属性的离散化处理 能够对不完整数据进行处理。 C . 算法与其它分类算法如统计方法 神经网络等比较起来有 ...
2016-08-20 21:10 0 3272 推荐指数：
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决策树系列（四）——C4.5
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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 ...
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