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： 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字段 ...
原文：决策树算法之C5.0
C . 是对ID 算法的改进。 .引入了分支度Information Value的概念。 C . 是用哪个信息增益率作为判断优先划分属性的。 信息增益率其实就是在信息增益 除了 分支度。分支度的计算公式如上，就是指，若某划分属性S将样本T划分成n个子集T ,T ,...Tn，则此属性S的分支度就等于：每个分支子集Ti的个数ci， 出于样本总个数t，然后再乘以log ci t，然后再把各个分支的计算 ...
2020-07-04 16:00 0 2922 推荐指数：
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