决策树算法有几种,管理学决策树计算

决策树的应用领域并举例 2023-01-28 07:59 143 墨鱼

决策树的应用领域并举例

决策树算法有几种,管理学决策树计算

决策树算法的算法理论和应用场景算法理论：我了解的决策树算法，主要有三种，最早期的ID3,再到后来的C4.5和CART这三种算法。这三种算法的大致框架近似。决策其中包括主流的几种决策树算法。顺便还可以知道这些决策树的区别。1. ID3(Iterative Dichotomiser 3) J.R.Quinlan在20世纪80年代提出了ID3算法，该算法为未来决策树算法的发展奠定

决策树算法有很多变种，包括ID3、C4.5、C5.0、CART等，但其基础都是类似的。下面来看看决策树算法的基本思想：算法：GenerateDecisionTree(D,attributeList)根据训练数据记录D生成一棵五、几种决策树算法的比较：ID3(Iterative Dichotomiser 3):采用贪婪策略，按照信息增益来计算分类目标，划分叶子节点。剪枝策略采用后减枝。C4.5:继承自ID3,但是数据类型不一定非得

通过几种算法在Iris 数据集的实验结果可以看出，J48 算法在进行分类过程中，准确率要高于其他几种决策树算法，运行速度方面也是最快的. REPTree 算法用时约为0.02 秒，速1 ID3算法分析1.1 Hunt算法简析在讨论决策树算法之前，需要先了解一下Hunt算法，此算法是几种经典决策树算法的基础。Hunt算法的基本步骤为：当集合中的数据都属于同一个类，就可以将

(vhigh,high,med,low) doors( 2,3,4,5more) persons(2,4,more) lug_boot( small ,med,big) safety( low,med,high) ClassValues( unacc,acc, good,vgood) 此例决策树主要有ID3, C4.5, C5.0 and CART几种，ID3, C4.5, 和CART实际都采用的是贪心(即非回溯)的算法，自顶向下递归分治构造。对于每一个决策要求分成的组之间

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标签：管理学决策树计算