原文:決策樹 C&RT、CHAID、QUEST、C5.0的區別【完善版】

決策樹 Decisiontree 一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件 即自然狀態 都可能引出兩個或多個事件,導致不同的結果,把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干,故稱決策樹。 優點: 可以生成可以理解的規則 計算量相對來說不是很大 可以處理連續和種類字段 決策樹可以清晰的顯示哪些字段比較重要。缺點: 對連續性的字段比較難預測 對有時間順序的數據,需要很多預處理的工作 當類別太多時,錯誤 ...

2012-03-02 10:03 0 15508 推薦指數:

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Clementine決策樹算法C&RTCHAIDQUESTC5.0區別

決策樹(decision tree)一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件(即自然狀態)都可能引出兩個或多個事件,導致不同的結果,把這種決策分支畫成圖形很像一棵的枝干,故稱決策樹。 優點:  1) 可以生成可以理解的規則;  2) 計算量相對來說不是很大;  3) 可以處理連續和種類字段 ...

Thu Jun 21 23:02:00 CST 2012 0 6661
決策樹算法之C5.0

C5.0是對ID3算法的改進。  1.引入了分支度Information Value的概念。        C5.0是用哪個信息增益率作為判斷優先划分屬性的。     信息增益率其實就是在信息增益 除了 分支度。分支度的計算公式如上,就是指,若某划分屬性S將樣本T划分成n個子 ...

Sun Jul 05 00:00:00 CST 2020 0 2922
決策樹模型比較:C4.5,CART,CHAIDQUEST

(1)C4.5算法的特點為: 輸入變量(自變量):為分類型變量或連續型變量。 輸出變量(目標變量):為分類型變量。 連續變量處理:N等分離散化。 分枝類型:多分枝。 分裂指標:信息增益比率gain ratio(分裂后的目標變量取值變異較小,純度高) 前剪枝:葉節點數是否小於某一閾值 ...

Wed Feb 04 21:13:00 CST 2015 0 3814
C4.5(決策樹

4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基礎上提出的。ID3算法用來構造決策樹決策樹是一種類似流程圖的 ...

Sun Aug 14 22:41:00 CST 2016 0 2904
決策樹系列(四)——C4.5

預備知識:決策樹、ID3 如上一篇文章所述,ID3方法主要有幾個缺點:一是采用信息增益進行數據分裂,准確性不如信息增益率;二是不能對連續數據進行處理,只能通過連續數據離散化進行處理;三是沒有采用剪枝的策略,決策樹的結構可能會過於復雜,可能會出現過擬合的情況。 C ...

Wed Jan 13 05:55:00 CST 2016 1 6584
決策樹-C4.5算法(三)

在上述兩篇的文章中主要講述了決策樹的基礎,但是在實際的應用中經常用到C4.5算法,C4.5算法是以ID3算法為基礎,他在ID3算法上做了如下的改進:  1) 用信息增益率來選擇屬性,克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足,公式為GainRatio(A);   2) 在構造 ...

Sun Aug 21 05:10:00 CST 2016 0 3272
C4.5決策樹

C4.5決策樹在ID3決策樹的基礎之上稍作改進,請先閱讀ID3決策樹C4.5克服了ID3的2個缺點: 1.用信息增益選擇屬性時偏向於選擇分枝比較多的屬性值,即取值多的屬性 2.不能處理連貫屬性 Outlook ...

Thu Jan 03 05:54:00 CST 2013 8 41088
 
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