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C4.5
课时四、决策树和随机森林
决策树通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和
C4.5
算法。
败家小林
·
2020-07-09 23:00
C4.5
代码实现
C4.5
决策树简单实现版本最近看书，自学机器学习相关算法，看到的第一个算法是
C4.5
决策树，所以找了UCI的大豆预测数据集，看了一些博客的介绍，参考了别人的实现之后，尝试着自己实现了一版，请大家批评指正
做一名通信人的戴戴
·
2020-07-09 22:01
deep
learning
决策树
根据分割方法的不同，决策树可以分为两类：基于信息论的方法（较有代表性的是ID3、
C4.5
算法等）和最小GINI指标方法（常用的有CART，SLIQ及SPRINT算法等）。前面已经
14142135623731
·
2020-07-09 14:08
十大经典数据挖掘算法（详细说明）
数据挖掘十大经典算法一、C4.5C4.5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算法.
C4.5
算法继承了ID3算法的长处。
aofan9566
·
2020-07-09 13:18
机器学习
十大经典算法：
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算法，
C4.5
集成了ID3算法的优点且对以下方面做了修改。
JimmyChoo
·
2020-07-09 04:57
机器学习
数据挖掘十大算法（二）------决策树算法
一、决策树模型算法决策树模型算法是一类算法，不单单指的一个算法，最基本也是最主要的是Hunt算法、ID3算法、
C4.5
算法和CART算法。决策树算法本质上还是解决分类问题。
ws_Ando
·
2020-07-09 00:27
算法分析
用Excel建模进行决策树分析
决策树(DecisionTree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，最早的决策树算法是ID3，改善后得到了
C4.5
算法，进一步改进后形成了我们现在使用的C5.0算法，综合性能大幅提高。
weixin_30681615
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2020-07-08 14:03
【机器学习系列】之“西瓜数据集”决策树构建数学公式计算过程
【机器学习系列】之“西瓜数据集”决策树构建数学公式计算过程【机器学习系列】之决策树剪枝和连续值、缺失值处理数学公式计算【机器学习系列】之ID3、
C4.5
、CART决策树构建代码文章目录一、决策树概述二、
張張張張
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2020-07-08 02:16
机器学习
决策树
西瓜数据集
机器学习
树的构建
机器学习10大算法
机器学习十大算法1.C4.5C4.5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算法.
C4.5
算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足
一只很菜但是好学的猪
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2020-07-08 00:40
机器学习
机器学习
机器学习-决策树模型-西瓜书代码(
C4.5
)-预剪枝修正
自我研究模拟代码附上离散类别运行截图c45_config.py""" Filename:kdd_config Author:kdd_zyx Description:机器学习-
C4.5
(连续值)-剪枝 Start
阿锈
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2020-07-08 00:31
机器学习
PYTHON
机器学习 特征选择笔记 前言
[1][2]不相关特征对
c4.5
算法影响很大，如果去除不相关特征，
c4.5
性能
我很平凡的
·
2020-07-07 03:08
特征选择-机器学习
Python数据挖掘学习笔记（5）决策树分类算法----以ID3为例
Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3、
C4.5
和
Zhengyh@Smart3S
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2020-07-07 00:34
Python
决策树算法详解（上）
文章目录基本概念ID3算法
C4.5
算法决策树的剪枝决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树的学习包含三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。
zhong_ddbb
·
2020-07-06 12:51
机器学习基础
决策树学习（下）——ID3、
C4.5
、CART深度剖析及源码实现
由于基于决策树的算法比较多且受篇幅限制，本文我们只讨论著名的ID3、
C4.5
以及CART算法，并在文章最后给出源码实现。
老杨0511
·
2020-07-06 10:21
机器学习
数据挖掘
用户画像用到哪些算法
决策树的生成，决策树的剪枝；（主要参考李航的《统计学习方法》第五章）a、特征的选择----选择使信息增益最大的特征；即选择一个分类特征必须是分类确定性更高，此特征才是更好的；b、决策树的生成---ID3，
C4.5
十色花
·
2020-07-06 08:28
用户画像
算法
分类决策树原理及实现(三)
准则是信息增益（对应ID3算法）或信息增益比(对应
C4.5
算法)，ID3与
C4.5
大部分相同，只是选择特征准则计算公式不同。
xiaocong1990
·
2020-07-06 08:27
机器学习
数据分析算法学习笔记---决策树
因为特征取值越多，说明划分的越细，不确定性越低，信息增益则越高4.容易出现过拟合
C4.5
:优点：1.能够处理缺省值2.能对连续值做离散处理3.使用信息增益比，能够避免偏向于选择取值较多的特征。
Mr.DDG
·
2020-07-06 05:35
数据分析
Python
机器学习：决策树过拟合与剪枝，决策树代码实现（三）
文章目录楔子变量方法数据预处理剪枝获取待剪集：针对ID3，
C4.5
的剪枝损失函数的设计基于该损失函数的算法描述基于该损失函数的代码实现针对CART的剪枝损失函数的设计基于该损失函数的算法描述基于该损失函数的代码实现获得
萤火虫之暮
·
2020-07-06 02:27
python
算法
机器学习
机器学习
Python编程实验一 决策树实现结果预测
题目：给定如下训练集和测试集，参考《机器学习》（TomMitchell）第三章和《机器学习》（周志华）第四章，先阅读ID3、
C4.5
和CART算法并且仔细阅读附件给出的ID3、
C4.5
算法python程序
weixin_34168880
·
2020-07-06 00:27
决策树—连续值处理
因此需要连续属性离散化，常用的离散化策略是二分法，这个技术也是
C4.5
中采用的策略。下面来具体介绍下，如何采用二分法对连续属性离散化：下面举个具体的例子，来看看到底是怎样划分的。
_大太阳_
·
2020-07-05 19:38
机器学习
决策树之
C4.5
实现（离散属性与连续，属性并存）
这两天自己实现了一个
C4.5
的决策树，用的是UCI上的一个数据集abalone.data具体数据如下（前5条）：M,0.455,0.365,0.095,0.514,0.2245,0.101,0.15,15M
BruceWu1234
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2020-07-05 18:55
机器学习
统计学习方法笔记——决策树
简介决策树模型与学习决策树模型决策时与if-then规则决策树与条件概率分布决策树学习特征选择特征选择问题信息增益信息增益比决策树的生成ID3算法
C4.5
生成算法决策树的剪枝CART算法CART生成回归树的生成分类树的生成
朱红的泪
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2020-07-05 17:07
机器学习
【8】机器学习之屠龙宝剑：GBDT
决策树的基本知识3.ID3、C4.5&CART4.RandomForest5.GBDT6.参考内容谈完数据结构中的树（详情见参照之前博文《数据结构中各种树》），我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法，包括ID3、
C4.5
Mylin
·
2020-07-05 16:57
算法
随机森林
迭代决策树
机器学习（四）：剪枝技术（基础篇）
机器学习（四）：剪枝技术（基础篇）相关的决策树文章：机器学习（四）ID3决策树机器学习（四）
C4.5
决策树机器学习（四）CART分类树机器学习（四）CART回归树机器学习（四）决策树绘图到现在为止，已经完成回归树的构建
Auraros
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2020-07-05 09:08
机器学习
【机器学习系列】之决策树剪枝和连续值、缺失值处理数学公式计算
【机器学习系列】之“西瓜数据集”决策树构建数学公式计算过程【机器学习系列】之决策树剪枝和连续值、缺失值处理数学公式计算【机器学习系列】之ID3、
C4.5
、CART决策树构建代码一、剪枝处理剪枝(pruning
張張張張
·
2020-07-05 08:05
机器学习
决策树：CART决策树剪枝算法（超详细）
与ID3和
C4.5
只有决策树的生成不同的是，CART算法由以下两步组成：（1）决策树生成：基于训练数据集生成一棵尽量大的决策树。（2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最
条件反射104
·
2020-07-05 07:17
machine
learning
机器学习算法一览
回归贝叶斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯平均单依赖分类器贝叶斯信念网络贝叶斯网络隐马尔科夫模型条件随机场正则化岭回归最小绝对收缩选择算子(LASSO)弹性网络最小角回归决策树分类回归树(CART)迭代二叉树3代(ID3)
C4.5
adivingpig
·
2020-07-05 07:23
决策树算法
决策树的起源：1、最早的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出，Hunt算法是许多决策树算法的基础，包括ID3、
C4.5
和CART等2、Hunt算法通过将训练记录相继划分为较纯的子集，以递归方式建立决策树
云朵上的云
·
2020-07-05 07:05
机器学习
模式识别
sklearn机器学习：决策树的学习与调参
既然大神给我们实现好了那没理由不去用啊，接下来会依次讲到如下内容分类树参数介绍与调参交叉验证回归树由于篇幅问题，下次再使用决策树来做Kaggle的泰坦尼克号案例关于决策树部门的理论学习以及sklearn官网，移步决策树[ID3,
C4.5
成都往右
·
2020-07-05 06:54
机器学习
决策树中连续型值和缺失值处理
在
C4.5
决策树算法中，采用二分法处理连续型属性。例子：假设有连续属性a,D={a1,a2,...ai...,ana_1,a_2,...a_i...,a
如风过境YD
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2020-07-05 05:05
Machine
Learning
详细解释数据挖掘中的10大算法
1.C4.5算法
C4.5
是做什么的？
C4.5
以决策树的形式构建了一个分类器。为了做到这一点，需要给定
C4.5
表达内容已分类的数据集合。等下，什么是分类
千空
·
2020-07-05 01:54
机器学习
连续与缺失值-----决策树
最简单的策略是采用“二分法”，
C4.5
决策树算法中也是使用的这种机制。给定样本集D和连
Lavender-csdn
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2020-07-04 20:37
机器学习
8大经典数据挖掘算法
C4.5
算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，
C4.5
算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决策判断，
hechenghai
·
2020-07-04 17:08
机器学习
决策树的过拟合问题
决策树的过拟合问题决策树是一种分类器，通过ID3，
C4.5
和CART等算法可以通过训练数据构建一个决策树。
杨航JAVA
·
2020-07-04 17:47
数据挖掘领域十大经典算法之—CART算法（超详细附代码）
相关文章：数据挖掘领域十大经典算法之—
C4.5
算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之
fuqiuai
·
2020-07-04 16:33
数据挖掘
数据挖掘领域十大经典算法之—K-邻近算法/kNN（超详细附代码）
相关文章：数据挖掘领域十大经典算法之—
C4.5
算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之
fuqiuai
·
2020-07-04 16:33
数据挖掘
分类算法简介
主要的决策树算法有ID3、
C4.5
（C5.
apple01010105
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2020-07-04 11:07
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：
C4.5
,k-Means
aochen2107
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2020-07-04 11:47
决策树构建算法之—
C4.5
C4.5
是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，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
alppkk4545
·
2020-07-04 10:54
决策树（decision tree）——连续值处理
因此需要连续属性离散化，常用的离散化策略是二分法，这个技术也是
C4.5
中采用的策略。下面来具体介绍下，如何采用二分法对连续属性离散化：下面举个具体的例子，来看看到底是怎样划分的。
Rango_lhl
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2020-07-04 07:55
数据分析
【机器学习算法笔记系列】决策树(Decision Tree)算法详解和实战
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。决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
fpzRobert
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2020-07-04 07:20
机器学习
数据挖掘
机器学习_决策树和随机森林
文章目录信息熵条件熵相对熵互信息熵，条件熵，互信息之间的等式决策树学习算法ID3信息增益
C4.5
信息增益率CART随机森林Bagging的策略投票机制关于随机森林信息熵熵：描述不确定性。
菜小雨
·
2020-07-04 06:41
决策树的生成与剪枝
关于决策树的结点的特征选择依据：决策树中结点的特征选择方法一、ID3、
C4.5
决策树生成算法关键点：ID3依据结点上信息增益进行特征选择，
C4.5
依据结点上的信息增益比进行特征选择算法：输入：训练数据集
预知梦_
·
2020-07-04 06:41
机器学习知识回顾
决策树原理详解
决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的
C4.5
算法，以及有Breiman等人在1984年提出的CART算法。
碧空之戈
·
2020-07-04 01:54
机器学习
决策树过拟合问题的解决思路
之前我们已经比较详细的介绍啦决策树的相关知识，如ID3（MachineLearning--ID3算法）和
C4.5
（Machinelearning--C4.5算法详解及Python实现）.本文章介绍决策树学习的实际问题包括确定决策树增长的深度
机器学习算法与Python学习-公众号
·
2020-07-04 01:27
机器学习
数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法（超详细附代码）
相关文章：数据挖掘领域十大经典算法之—
C4.5
算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法数据挖掘领域十大经典算法之
fuqiuai
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2020-07-04 00:13
数据挖掘
统计机器学习-决策树
ID3和
C4.5
决策树可以用于分类，CART（分类与回归树）既可以用于分类，也可以用于回归。决策树的学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。这里主要介绍分类决策树。
又双叒叕苟了一天
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2020-07-02 22:56
python数据分析与挖掘实战 第九章 拓展练习
当然不包括写出
C4.5
的决策树，我也没有那么写。读取数据，划分训练集和测试集，不用多说。虽然题目要求的使用决策树，不过我依然使用了SVC做了一次。
望月怀古
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2020-07-02 17:45
python
数据分析
机器学习笔记（五）：决策树理论与简单使用
物体内部的混乱程度【所以熵越小越好】）ID3算法:就是基与信息增益的算法问题：假设以ID（每条数据都是不同的或者那些分的很细但是没有意义的）作为分类依据，算出来的熵=0则信息增益最大，但是拿ID来分类是没有意义的
C4.5
fatherze
·
2020-07-02 16:37
C4.5
（信息增益比）相比于ID3（信息增益）优点？
言外之意，
c4.5
为什么使用信息增益比来选择特征？不讲那些乱七八糟的公式了，默认大家已经学会了好多公式，只讲思想层面。
Rnan-prince
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2020-07-02 16:21
算法
机器学习
C4.5
ID3
决策树
机器学习
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