1. C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.
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2023-08-15 14:47:36
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c4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3 。c4.5对ID3算法做了相对的改进。如下 1 采用信息增益率代替信息增益。因为使用信息增益时会偏向选取取值更多的属性。 2 在树的构造过程中进行剪枝 3 能够完
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2023-08-08 13:59:39
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【适用范围】 处理分类问题，只要目标问题的类间边界能用树型分解方式或规则判别方式来确定，就可以使用C4.5算法【属性】 监督学习【基本思想】 给定数据集，所有实例都由一组属性来描述，每个实例仅属于一个类别，在给定数据集上运行C4.5算法可以
原创
2015-07-10 10:24:27
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决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点：用信息增益率来
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2023-09-26 16:31:52
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# C4.5决策树算法及其在Java中的应用
## 引言
决策树是一种常用的机器学习算法，它能够从特征集合中学习到一系列的条件规则，用于进行分类或预测。C4.5是决策树算法中的一种，它在ID3算法的基础上进行了改进和优化，具有更好的性能和可解释性。本文将介绍C4.5算法的原理，并介绍一个使用Java编写的开源库，用于实现C4.5算法。
## C4.5算法原理
C4.5算法是基于熵和信息增益的原
原创
2023-08-08 20:44:58
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C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结...
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2016-08-14 14:41:00
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Test1.py 主要是用来运行的 代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-
from math import log
import operator
import treePlotter
def calcShannonEnt(dataSet):
"""
输入：数据集
输出：数据集的香农熵
描述：计算给定数据集的香农熵；熵越大，数据集的混乱程度越
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2023-10-18 19:01:08
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C4.5决策树构建分析我们说 C4.5 算法是对 ID3 算法的改进，C4.5就是基于 ID3 上的一个改进算法。C4.5是基于增益率来选择划于平均水平的...
原创
2024-04-01 14:15:54
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来调整信息增益，这个惩罚项通常是属性的固有值（Intrinsic Value），也称为。，因为这类属性有更多的机会使得数据集被分割得更细，即使这
原创
2024-07-10 16:34:38
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# 实现C4.5决策树的步骤
## 概述
C4.5决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它可以根据一组特征来预测目标变量的值，并通过构建一棵决策树来实现这一目标。本文将向你介绍如何使用Java来实现C4.5决策树算法。
## 整体流程
下面是实现C4.5决策树的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载数据集 |
| 2 | 计算数据集的信
原创
2023-08-08 20:49:13
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一、概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。 二、信息增益 以上公式是求信息增益率（ID3的知识点） 三、信息增益率 信息增益率是在求出信息增益值在除以。 例如下面公式为求属性为“outlook”的值： 四、C4.5的完整代码from numpy
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2023-10-26 21:58:45
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C4.5算法是机器学习中的一来选择属性 在ID3算法中，我们知道是用信息增
原创
2023-06-01 07:55:23
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上一篇我们学习的ID3算法呢，有一些缺点。1：它只能处理离散值。2：容易过拟合，因为我
原创
2022-12-14 16:28:28
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决策树算法是一种常见的机器学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归。其中，C4.5算法是决策树算法的一种改进版本，在构建树时考虑了信息增益比，能够更好地处理连续型特征和缺失值。本文将介绍C4.5算法的基本原理，并提供Java代码示例来演示其实现过程。
## 一、C4.5算法简介
C4.5算法是基于信息论的决策树算法，它使用信息增益比来选择最优的特征进行划分。在构建决策树的过程中，C4.
原创
2023-08-08 20:49:57
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决策树算法的优越性在于：离散学习算法进行组合总可以表达任意复杂的布尔函数，并不受数据集的限制即学习没有饱和性，只是现实应用受限...
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2014-11-13 10:38:00
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决策树模型 内部节点表示一个特征或者属性，叶子结点表示一个类。决策树工作时，从根节点开始，对实例的每个特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子节点中，这时的每一个子节点对应着特征的一个取值，如此递归的对实例进行测试并分配，直到达到叶节点，最后将实例分配到叶节点所对应的类中。 决策树具有一个重要的
原创
2021-08-06 09:40:27
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号： datayx决策树又称为判定树，是运用于分类的一种树结构，其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代表某个类或类的分布。决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据与决策树中的特征节点进行比较，并按照比较结果选择选择下一比较分支，直到叶子节点作为最
原创
2022-04-22 11:43:29
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ps：这篇文章主要来介绍决策树算法的基本原理和概念。具体的Python应用将在下一篇文章中介绍。1、什么是决策树？决策树(decision tree)也叫做判定树，类似于流程图的结构，每个内部的结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性的输出，每个树叶结点代表类或类分布。书的顶层是树根结点。看下面的这个决策树图。上面的这颗决策树模型是上一篇文章中的小明是否享受运动的例子构建起来的决策树模型，
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2023-09-07 11:34:49
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目录决策树C4.5算法一、决策树C4.5算法学习目标二、决策树C4.5算法详解2.1 连续特征值离散化2.2 信息增益比2.3 剪枝2.4 特征值加权三、决策树C4.5算法流程3.1 输入3.2 输出3.3 流程四、决策树C4.5算法的优缺点4.1 优点4.2 缺点五、小结 更新、更全的《机器学习》
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2019-12-05 19:37:00
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C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造
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2023-07-03 09:48:55
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