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决策树算法c4.5分析,线性模型和决策树算法比较与分析

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有人明白吗决策Tree-1c4.5No ， C4.5 算法是机器学习的一个分类算法 。决策Tree算法Typical算法Typical决策Tree算法ID3、C4.5、CART等，决策Tree算法-2/Tree算法-1/理论与应用场景算法理论:我知道了C4. 。

1、常用的数据挖掘 算法有哪几类?分类就是在一组类别标签已知的样本中训练一个分类器，使其能够对一个未知样本进行分类 。算法的分类过程是建立一个分类模型来描述预先确定的数据集或概念集，通过分析用属性描述的数据库元组来构造模型 。可以参考 。常用的数据挖掘算法分为以下几类:神经网络、遗传算法、回归算法、聚类分析 算法、贝叶斯 。目前已经进入大数据时代，所以数据挖掘和大数据分析的就业前景很好 。学好大数据分析和数据挖掘可以在各个领域发挥自身的价值；同时，大数据分析不是一朝一夕的事情，而是需要你积累的数据处理经验，不会轻易被替代 。

2、分类:基本概念、 决策树与模型评估分类分类的任务是通过学习得到一个targetfunction)f，并将每个属性集X映射到一个预定义的类别号Y..目标函数也称为分类模型 。分类模型可用于以下目的:描述性建模和预测性建模分类技术(或称分类)是根据输入数据集建立分类模型的系统方法 。

首先 ， 我们需要一个trainingset，由类标签一致的记录组成 。训练集用于建立分类模型，然后将其应用于测试集，该测试集由具有未知类别标签的记录组成 。分类模型的性能是根据模型的正确性和错误的测试记录计数来评估的 ， 这些计数存储在一个名为confusionmatrix的表中 。表42描述了二元分类问题的混合滑移矩阵 。

3、 决策树求解 算法有哪些决策Tree solution算法有:ID3，C4.5 ， CART等 。决策 Tree 算法是逼近离散函数值的方法 。这是一种典型的分类方法 。先对数据进行处理 ， 归纳生成可读规则和算法 tree，再用决策处理新数据 。本质上，决策 tree是通过一系列规则对数据进行分类的过程 。决策 tree方法最早产生于20世纪60年代至70年代末 。ID3 算法是JRossQuinlan提出的 。这个算法的目的是减少树的深度 。

C4.5 算法在ID3 算法的基础上进行了改进，对预测变量的缺失值处理、剪枝技术和求导规则都有了很大的改进 。它适用于分类和回归问题 。决策Tree算法Construct决策Tree来发现数据中包含的分类规则 。如何构造精度高、规模小的a 决策 tree是决策 tree 算法的核心内容 。决策树构造可以分两步进行 。第一步，决策树生成:从训练样本集生成决策树的过程 。

4、 决策树 算法的典型 算法 决策典型树算法 ID3、C4.5、推车等 。2006年12月，国际权威学术组织ICDM(IEEE international Conference on Data Mining)评选数据挖掘领域十大经典算法，C4.5 算法位列第一 。C4.5 算法是机器学习的一个分类算法/Tree算法，其核心算法是ID3 。

但是在构造树的过程中，需要对数据集进行多次顺序扫描和排序，这将导致算法在实际应用中的效率低下 。决策 Tree 算法的优点是:(1)分类准确率高；(2)生成的图案简单；(3)对噪声数据具有鲁棒性 。因此是目前应用最广泛的归纳推理之一算法在数据挖掘中受到了研究者的广泛关注 。

5、有人懂 决策树 算法 c4.5没,帮我看哈这个代码train_features%训练数据集 ， 可以用自己的数据，也可以用UCI数据集，有需要可以找我或者百度下载train_targets% category属性 。一般来说 ， 训练数据集的最后一列Inc _ node % percentage of illuminated samplesata node默认为0.25 region %决策domain vector，一般为C4.5 算法 ， 继承了ID3 算法的优点 。ID3 算法在以下几个方面进行了改进:1)利用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时选择值较多的属性的不足；2)建树过程中的修剪；3)可以完成连续属性的离散化；4)能够处理不完整的数据 。C4.5 算法具有以下优点:生成的分类规则易于理解，准确率高 。它的缺点是在构造树的过程中，需要对数据集进行多次扫描和排序，导致算法的效率低下 。

6、 决策树 算法决策Tree算法De算法 Theory CART应用场景算法Theory:我知道决策Tree c 4.5-1这三种/在框架上是近似的 。决策树的学习过程1 。特征选择从训练数据的多个X中选择一个特征作为当前节点分裂的标准 。对于如何选择特征，有很多不同的量化评价标准，导致了不同的决策 tree 算法 。2.决策树生成根据所选择的特征评价标准 ， 从上到下递归生成子节点，直到数据集不可分或最小节点满足阈值 ， 此时决策树停止生长 。
【决策树算法c4.5分析,线性模型和决策树算法比较与分析】修剪技术包括预修剪和后修剪 。有些算法用剪枝过程，有些不用，比如ID3 ， 预剪枝:在划分之前估计每个节点 。如果当前节点划分不能提高决策 tree的泛化性能，则停止划分并标记为叶节点 ， 后剪枝:从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上考察非叶节点 。如果对应子树的叶节点能够提高决策 tree的泛化性能，则用叶节点替换子树 。

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