ID3、C4.5、CART三种决策树的区别
2018年8月17日 - 网易
C4.5决策树的提出完全是为了解决ID3决策树的一个缺点,当一个属性的可取值数目较多时,那么可能在这个属性对应的可取值下的样本只有一个或者是很少个,那么这个时候它的信息增益是非常高的,这个时候纯度很高,ID3决策树会认为这个属性很适合划分,但是较多取值的属性来进行划分带来的问题是它的泛化能力比较弱,不能够对新样...
详情
决策树(Decision Tree)C4.5算法
2018年8月22日 - 网易
C4.5,是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法,也是上节所介绍的ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。既然说C4.5算...
详情
09思维模型:决策树—让选择回归理性
2018年4月17日 - 网易
决策树应用机器学习,大数据挖掘,基于信息论的决策树算法有ID3,CART和C4.5算法,今天我们分享的决策树是在工作和生活中的基础应用;在生活中,工作中我们碰到一些比较繁琐的或不确定因素较多的问题时,我们可以尝试自己建设一个或者模仿一个决策树,结合决策树得出的客观数据、利用自己丰富的经验、学习或请教高人策略,综合评...
详情
IBM SPSS Modeler分类决策树C5.0模型分析空气污染物数据
2022年12月9日 - 网易
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...
详情