ID3和C4.5的理論和應用
摘 要 本文是汽車評估系統的核心算法，利用決策樹進行分類，本文對決策樹進行了介紹，同時比較C4.5和ID3算法的不同，對C4.5提出隨機深林的想法提高分類預測的准確性。 關鍵詞：汽車評估，決策樹，C4.5 決策樹（Decision tree） 它從一組無次序、無規則的元組中推理出決策樹表示 ...
原文：C4.5和ID3的差別
C . 和ID 的差別 決策樹分為兩大類：分類樹和回歸樹，前者用於分類標簽值，后者用於預測連續值，常用算法有ID C . CART等。 信息熵 信息量: 信息熵: 信息增益 當計算出各個特征屬性的量化純度值后使用信息增益度來選擇出當前數據集的分割特征屬性 如果信息增益度的值越大，表示在該特征屬性上會損失的純度越大 ，那么該屬性就越應該在決策樹的上層，計算公式為： Gain為A為特征對訓練數據集D的 ...
2019-07-19 10:30 0 1927 推薦指數：
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參考資料(要是對於本文的理解不夠透徹，必須將以下博客認知閱讀，方可全面了解決策樹)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuan ...
一步一步詳解ID3和C4.5的C++實現
1. 關於ID3和C4.5的原理介紹這里不贅述，網上到處都是，可以下載講義c9641_c001.pdf或者參考李航的《統計學習方法》. 2. 數據與數據處理 本文采用下面的訓練數據： 數據處理：本文只采用了"Outlook", "Humidity", "Windy"三個 ...
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