决策树算法c语言 csdn决策树

大数据经典算法解析(1)一C4.5算法

1、在特征分裂后，有些子节点的记录数可能偏少，以至于影响分类结果。

2、C5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。 C5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。

3、C5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。

4、决策树算法基础：ID3与C5 设X是一个取有限个值得离散随机变量，其概率分布为P（X=xi）=pi， i=1，2，…，n。则随机变量X的信息熵为 条件熵H（Y|X）表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。

5、决策树的典型算法有ID3，C5，CART等。国际权威的学术组织，数据挖掘国际会议ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中，C5算法排名第一。

决策树方法的基本思想是什么

决策树是我们管理学中计算分险型决策的主要方法。

一种分类和回归方法决策树方法是一种分类和回归方法，它通过树形图的方式对数据进行层次划分，以做出决策。这种方法的核心思想是将问题分解为若干个子问题，每个子问题对应一个节点，每个节点对应一个决策结果。

决策树算法是一种常用的监督分类算法，其基本原理是将数据转化为决策树，通过对属性的判断来进行分类。决策树可以自动学习属性之间的关系，从而生成可解释的分类模型。

什么是决策树分类算法?

1、常见决策树分类算法 CLS算法 最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。

2、问题一：决策树算法是按什么来进行分类的 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。

3、决策树分类算法是数据挖掘技术中的一种预测模型，它通过次序、无规则的样本数据集推理出决策树表示形式，并用于目标数据集的分类。