C4.5决策树
C4.5算法 使用信息增益率选取划分数据集的特征算法 C4.5算法（增益率准则）偏好于取值数目少的特征spa C4.5决策树算法流程： 简单版：blog 1.计算每一个特征的信息增益率数据类型 2.选择增益率最高的特征，根据其特征值对数据划分im 3.去除上步被选择的特征，在每一个分支数据集中，重复1，2，3直到数据集不能或不用再次划分d3 详细版：数据 1.计算整个数据集的熵Entdb 2.选取
相关文章
- 1. C4.5决策树
- 2. 决策树（ID3、C4.5）
- 3. 决策树—ID3、C4.5、CART
- 4. （七）决策树（ID3、C4.5）
- 5. ML《决策树（二）C4.5》
- 6. 决策树系列（四）——C4.5
- 7. 决策树算法之----C4.5
- 8. 决策树：ID3和C4.5
- 9. 【转】决策树C4.5算法
- 10. 决策树（二）C4.5算法
- 更多相关文章...
- • XML 树结构 - XML 教程
- • SVN 解决冲突 - SVN 教程
- • Scala 中文乱码解决
- • PHP Ajax 跨域问题最佳解决方案
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. C4.5决策树
- 2. 决策树（ID3、C4.5）
- 3. 决策树—ID3、C4.5、CART
- 4. （七）决策树（ID3、C4.5）
- 5. ML《决策树（二）C4.5》
- 6. 决策树系列（四）——C4.5
- 7. 决策树算法之----C4.5
- 8. 决策树：ID3和C4.5
- 9. 【转】决策树C4.5算法
- 10. 决策树（二）C4.5算法