C4.5算法
一，C4.5算法是基於ID3算法的改進（優點） 對連續的數據也能處理 可以在決策樹構造過程中進行剪枝，因為某些具有很少元素的結點可能會使構造的決策樹過擬合（Overfitting），如果不考慮這些結點可能會更好 能夠對不完整數據進行處理。 用信息增益率來進行屬性選擇的度量 ...
原文：C4.5算法總結
C . 是一系列用在機器學習和數據挖掘的分類問題中的算法。它的目標是監督學習：給定一個數據集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C . 的目標是通過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關系，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。 C . 由J.Ross Quinlan在ID 的基礎上提出的。ID 算法用來構造決策樹。決策樹是一種類似流程圖的樹結 ...
2016-06-23 15:04 0 11225 推薦指數：
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