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谁有决策树的C4.5或C5.0算法???
qianlx
2001-06-17 02:31:00
谁有决策树的C4.5或C5.0算法?
或告诉一些书籍或站点!多谢了!
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谁有决策树的C4.5或C5.0算法???
谁有决策树的C4.5或C5.0算法? 或告诉一些书籍或站点!多谢了!
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论文研究-
C5
.0分类
算法
及在银行个人信用评级中的应用.pdf
论文研究-
C5
.0分类
算法
及在银行个人信用评级中的应用.pdf, 研究了商业银行的个人信用评级问题.由于个人信用记录中既涉及有数值型数据, 也涉及有非数据型数据,而
决策树
是解决这一类问题的最好方法. 到目前为止,
决策树
C4
.5
算法
的研究已基本成熟,但其
C5
.0
算法
由于商业机密的缘故至今没有公开.因此在
决策树
C4
.5
算法
基础上详细研究了
C5
.0
算法
及相应的Boosting技术,并嵌入Boosting
算法
技术, 构造了成本矩阵和Cost-sensitive tree,以此建立基于
C5
.0
算法
的银行个人信用评级模型,用来对德国某银行的个人信贷数据进行信用评级,同时对模型参数调整前后
决策树
的判别结果进行比较. 仿真表明:参数调整后的
决策树
的判别结果优于参数调整前的
决策树
的判别结果.
C5
.0
决策树
遥感影像分类系统帮助
决策树
分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法,它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类,突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。而
C5
.0
算法
作为最为前沿的
决策树
算法
,目前尚没有一款基于它的遥感影像分类软件。基于此,我们以
C5
.0
决策树
算法
为基础,通过
算法
改进,创建了适用于遥感影像分类的
决策树
算法
GLC树,进并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.0,该软件具有指数变换、样本点的选取、训练集的生成、规则集的建立、影像分类、分类图后编辑等一系列功能,通过这些功能我们为广大用户提供了一款简洁、实用、快速、高精度的遥感影像分类软件。
使用
决策树
算法
对测试数据进行分类实战
决策树
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实战视频教学课程,案例与代码相结合,内容涉及1、
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精讲2、
决策树
算法
的Python实现3、对测试数据进行分类思路4、项目实战:使用
决策树
算法
对测试数据进行分类实战。 Python 在机器学习领域应用是...
C5
.0软件
决策树
模型
C5
.0是
决策树
模型中的
算法
,79年由J R Quinlan发展,并提出了ID3
算法
,主要针对离散型属性数据,其后又不断的改进,形成
C4
.5,它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。
C5
.0是
C4
.5应用于大数据集上的分类
算法
,主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。
C4
.5
算法
是ID3
算法
的修订版,采用GainRatio来加以改进方法,选取有最大GainRatio的分割变量作为准则,避免ID3
算法
过度配适的问题。
C5
.0
算法
则是
C4
.5
算法
的修订版,适用于处理大数据集,采用Boosting方式提高模型准确率,又称为BoostingTrees,在软件上计算速度比较快,占用的内存资源较少。
决策树
模型,也称规则推理模型。通过对训练样本的学习,建立分类规则;依据分类规则,实现对新样本的分类;属于有指导(监督)式的学习方法,有两类变量:目标变量(输出变量),属性变量(输入变量)。
决策树
模型与一般统计分类模型的主要区别:
决策树
的分类是基于逻辑的,一般统计分类模型是基于非逻辑的。 常见的
算法
有CHAID、CART、Quest和
C5
.0。对于每一个决策要求分成的组之间的“差异”最大。各种
决策树
算法
之间的主要区别就是对这个“差异”衡量方式的区别。
决策树
模型
C5
.0代码
C5
.0是
决策树
模型中的
算法
,79年由J R Quinlan发展,并提出了ID3
算法
,主要针对离散型属性数据,其后又不断的改进,形成
C4
.5,它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。
C5
.0是
C4
.5应用于大数据集上的分类
算法
,主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。
C4
.5
算法
是ID3
算法
的修订版,采用GainRatio来加以改进方法,选取有最大GainRatio的分割变量作为准则,避免ID3
算法
过度配适的问题。
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