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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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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# 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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机器学习-决策树-C4.5决策树 针对ID3算法存在的一些问题，1993年，Quinlan将ID3算法改进为C4.5算法。该算法成功地解决了ID3算法遇到的诸多问题，发展成为机器学习的十大算法之一。 C4.5并没有改变ID3的算法逻辑，基本的程序结构仍与ID3相同，但在节点的划分标准上做了改进。C4
原创
2022-06-10 19:24:18
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C4.5是机器学习算法中的分类决策树算法,对于一个具有多个属性的元组，用一个属性就将它们完全分开几乎不可能，否则的话，决策树的深度就只能是2了。从这里可以看出，一旦我们选择一个属性A，假设将元组分成了两个部分A1和A2，由于A1和A2还可以用其它属性接着再分，所以又引出一个新的问题：接下来我们要选择哪个属性来分类？对D中元组分类所需的期望信息是Info(D) ,那么同理，当我们通过A将D划分成v个
原创
2014-10-14 19:22:46
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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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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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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》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://.
原创
2021-04-16 20:14:14
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决策树<Decision Tree>是一种预測模型，它由决策节点，分支和叶节点三个部分组成。决策节点代表一个样本測试，通常代表待分类样本的某个属性，在该属
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2017-06-26 20:19:00
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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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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...
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2021-10-25 10:43:25
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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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决策树1、决策树概念决策树（decision tree）也称为分类树（分类）或者回归树（数值预测）。是一种有监属性上的测
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2022-12-02 09:27:32
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1.基本概念在正式介绍决策树的生成算法前，我们先将之前的几个概念梳理一下：1.1 信息熵设XX是一个取有限个值的离散型随机变量，其分布概率为 P(X=xi)=pi,i=1,2,...,nP(X=x_i)=p_i,i=1,2,...,n则随机变量XX的熵定义为 H(X)=−∑i=1npilogpi(1.1)H(X)=-\sum_{i=1}^np_i\log{p_i}\tag{1.1}其中，若pi=
原创
2021-12-30 11:16:41
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1.基本概念在正式介绍决策树的生成算法前，我们先将之前的几个概念梳理
原创
2022-02-28 15:49:30
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总览 算法 功能 树结构 特征选择 连续值处理 缺失值处理 剪枝 ID3 分类 多叉树 信息增益 不支持 不支持 不支持 C4.5 分类 多叉树 信息增益比 支持 支持 支持 CART 分类/回归 二叉树 基尼系数,均方差 支持 支持 支持 论文链接： ID3：https://link.spring
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2019-02-16 18:19:00
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决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一,是一种逼近离散值函数的方法，主要的算法有：ID3算法、C4.5算法及CART。 在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象，树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值，而每一个叶子节点则对应从根节点
原创
2021-08-01 15:42:21
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