ID3和C4.5的理论和应用
摘 要 本文是汽车评估系统的核心算法，利用决策树进行分类，本文对决策树进行了介绍，同时比较C4.5和ID3算法的不同，对C4.5提出随机深林的想法提高分类预测的准确性。 关键词：汽车评估，决策树，C4.5 决策树（Decision tree） 它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示 ...
原文：C4.5和ID3的差别
C . 和ID 的差别 决策树分为两大类：分类树和回归树，前者用于分类标签值，后者用于预测连续值，常用算法有ID C . CART等。 信息熵 信息量: 信息熵: 信息增益 当计算出各个特征属性的量化纯度值后使用信息增益度来选择出当前数据集的分割特征属性 如果信息增益度的值越大，表示在该特征属性上会损失的纯度越大 ，那么该属性就越应该在决策树的上层，计算公式为： Gain为A为特征对训练数据集D的 ...
2019-07-19 10:30 0 1927 推荐指数：
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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://zhuan ...
一步一步详解ID3和C4.5的C++实现
1. 关于ID3和C4.5的原理介绍这里不赘述，网上到处都是，可以下载讲义c9641_c001.pdf或者参考李航的《统计学习方法》. 2. 数据与数据处理 本文采用下面的训练数据： 数据处理：本文只采用了"Outlook", "Humidity", "Windy"三个 ...
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