数据挖掘知识点-决策树

简介 对于《数据挖掘导论》的学习总结，使用C4.5决策树。 正文 以C4.5为基础，决策树算法的一般过程如下： 给定一个表示为“属性-值”格式的数据集T。数据集由多个具有输入属性和一个输出属性的实例组成。 选择一个最能区别T中实例的输入属性，C4.5使用增益率来选择该属性。 使用该属性创建一个树节点，同时创建该节点的分支，每个分支为该节点的所有可能取值。 使用这些分支，将数据集中的实例进行分类，成

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