数据挖掘决策树算法,决策树简单案例

决策树hunt算法 2023-12-08 14:21 340 墨鱼

决策树hunt算法

数据挖掘决策树算法,决策树简单案例

本文主要介绍机器学习中的决策树模型。决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法，本文都会介绍到它决策树通过对样本数据的学习，运用某种生成算法，构造出一个具备互斥且完备的决策树，再用其对待处理样本进行分类。通俗地说，决策树就是一组判别条件的有机堆砌，像树的枝干一样，从主

⊙﹏⊙ 决策树算法1、摘要在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都预剪枝是指在决策树生成的过程中，对每个节点在划分前先进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点；后剪枝则是先从训练集生成一棵

ID3算法(Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉树3代)是一个由Ross Quinlan发明的用于决策树的算法。这个算法便是建立在上述所介绍的奥卡姆剃刀的基础上：越是小型的决策树越优于大的决决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测

在2006年12月召开的IEEE数据挖掘国际会议上(ICDM, International Conference on Data Mining),与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法( top 10 data mi1. 决策树模型与学习决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类，其主要的优点：模型具有可读性，计算量小，分类速度快。决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出

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