决策树的综述论文,决策树百科

决策树的综述论文,决策树百科

算法的基础上，提出了一种将两种算法结合起来挖掘分类规则的新方法# 实验证明，它不仅解决了数据挖掘中的“碎片”问题，同时还提高了分类的准确率# 关键词：决策树；数目录10正文决策树学习研究综述科技论坛概述决策树是构建人工智能系统的主要方法乊一，随着数据挖掘技术在商业智能等方面的应用，决策树技术将在未来发挥越来越强

第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集(称为测试数据集)中的数据校验决策树生成过程1.【期刊论文】基于决策树的流数据分类算法综述期刊：《西北民族大学学报(自然科学版)》 2020 年第002 期摘要：流数据是一种有别于传统静态数据的新的数据形

决策树论文参考文献：综述论文范文论文综述模板毕业论文文献综述论文综述范文摘要：数据挖掘中一项重要的方法是数据的分类，而决策树是分类算法中一个主要的算决策树论文20篇040105 下载积分：1500 内容提示：基于粗糙集的逻辑故障树方法及其应用！谭天乐李平宋执环"浙江大学工业控制技术研究所工业控制技术国家重点实验

一、决策树基础(1)ID3算法与C4.5算法决策树基本框架由Ross Quinlan于1986年提出，常用的决策树算法有ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法和C4.5算法。ID3算法是最早被提出的决策树论文精系统标签：决策学号：201046800106姓名：**学院：数学F1002姓名：*号**01046800106方法更直，更清晰，便于决策人思考和集体探，因而是一形象化的决