IBM SPSS Modeler分类决策树C5.0模型分析空气污染物数据
C5.0是在C4.5的基础上发展起来的。C5.0算法是用信息增益(根节点的熵减去该拆分的熵)来度量拆分纯度的。第一次拆分某一字段,划分出相对应的样本子集。然后继续拆分这些样本子集,一般情况下使用的是另一字段进行拆分,一直循环这样一个过程,直到满足拆分终止条件。最后,若生成的树出现过度拟合的状况,则要修剪那些缺乏...
基于大数据的小麦蚜虫发生程度 决策树预测分类模型
1.3决策树C5.0算法的发展及优势决策树(decisiontree)是一个类似于流程图的树结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分枝代表一个测试输出,而每个叶节点代表一种类别.决策树这一数据挖掘方法的起源是概念学习系统(conceptlearningsystem,CLS).在CLS的基...
浅析大数据模型和算法在企业生产和物流领域应用
(5)决策树工具:决策树实际上也是一个分类算法,该算法采用树形结构分析数据之间的相互影响关系,来探讨数据之间的影响关系和次序关系,例如汽车销售4S店利用决策树模型对汽车选购数据进行分析,分析性别、年龄、职业、首次购车/非首次购车等因素对于汽车品牌等选择的影响,取得了比较好的效果。目前比较好的决策树模型有...
常用机器学习算法优缺点分析
GBDT是通过采用加法模型(即基函数的线性组合),以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法,它是决策树的boosting算法,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一。GBDT的优点:GBDT属于强分类器,一般情况下比逻辑回归和决策树预测精度要高;GBDT可以自己选择损失函数,当损失函数为...
基于改进RFM与GMDH算法的MOOC用户流失预测
利用该模型对中国大学MOOC上一门课程的学习者流失状态进行预测,并与经典决策树C5.0和支持向量机SVM算法进行实验对比。研究结果表明,该模型对MOOC用户流失判别的预测精度更高且在不同数据规模与极端值干扰下均有良好表现。关键词MOOC;在线学习;学习者;学习者流失预测;学习预警;学习危机;GMDH算法;RFM模型;学习分析...
基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例
在学习投入模型的基础上,本文构建了学习效果评价方式,并进一步探讨了不同预警模型的性能(www.e993.com)2024年10月6日。从结果上看,决策树C5.0构建的学习预警模型召回率等指标优于决策树CART、线性回归、支持向量机以及K-means算法构建的学习预警模型,能更好地预测学生是否及格。
数智医疗 | 如何获得脑卒中溶栓药物精准治疗|缺血性脑卒中|人工...
建立缺血性脑卒中患者从患者一般特征、药物治疗方式到恢复效果的人工智能算法模型(Logistic回归模型、支持向量机(SVM)、C5.0决策树、分类回归树(CART)、深度神经网络(DNN)及Wide&Deep模型),实现患者的个体化溶栓药物精准治疗(见图2)。试验结果针对考察范围内不同影响因素进行单因素筛选,再利用主成分分析法对...
「干货精选」数据分析与SPSS全套视频课程资料,大数据时代必备工具!
第十二课分类和回归树节点(C&RT),掌握C&RT分类算法,掌握决策树的建立和修剪,了解C&RT分类算法在管理决策中的应用。综合实验:熟悉Clementine软件从数据导入到结果输出的全过程。应用各种数据挖掘算法解决实际问题授课讲师:吕威博士,北京师范大学珠海分校副教授,硕士导师。中山大学海量数据与云计算中心成员。多年...
金融投资与经营管理专家何媛:智能金融投资服务,更好惠及投资者
紧接着便可训练上述数据生成一个测试函数,并根据不同取值建立决策树的分支,进而形成一棵决策树并进行剪枝处理,把决策树转化为规则,利用这些规则将数据规则可视化,以此为随时对新增数据进行高精度分析提供技术基础;最后,利用决策树自身的优势特点和C5.0学习算法,对企业数据状况进行评价并划分等级,进而对企业的财务、投资...
深度干货:各种机器学习的应用场景分别是什么?
它里面典型的算法是C5.0Rules,一个基于决策树的变体。因为决策树毕竟是树状结构,理解上还是有一定难度。所以它把决策树的结果提取出来,形成一个一个两三个条件组成的小规则。使用情景:它的准确度比决策树稍低,很少见人用。大概需要提供明确小规则来解释决定的时候才会用吧。