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C4.5树与连续值处理
王而川
2023-01-12 23:39:57
课时名称
课时知识点
C4.5树与连续值处理
本节课讲解了C4.5算法,此算法选择划分属性使用了信息增益率。此外,本节课讲解了连续值的处理方式。最简单的就是二分法,而本节提出了一种优于二分法的一种离散化方式。
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C4.5树与连续值处理
课时名称课时知识点C4.5树与连续值处理本节课讲解了C4.5算法,此算法选择划分属性使用了信息增益率。此外,本节课讲解了连续值的处理方式。最简单的就是二分法,而本节提出了一种优于二分法的一种离散化方式。
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c4
.5.rar_C++决策
树
C4
.5_
C4
.5决策
树
_
c4
.5算法_决策
树
c4
.5_决策
树
算法
C4
.5决策
树
是一种广泛应用于机器学习领域的分类算法,由Ross Quinlan在ID3算法的基础上改进而成。本文将详细介绍
C4
.5算法的基本原理、实现方式以及在C++中的应用。
C4
.5算法的核心是通过信息增益率来选择最优特征...
C4
.5算法源码 c语言实现
4. 缺失
值
处理
:
C4
.5允许数据集中存在缺失
值
,它可以基于其他属性
值
来推断缺失
值
的可能类别。 二、C语言实现的关键步骤 1. 数据预
处理
:首先,需要读取数据集并进行预
处理
,包括
处理
缺失
值
、
连续
属性离散化等。 2...
c语言实现决策
树
c4
.5
C4
.5是Ross Quinlan开发的决策
树
算法,它是ID3算法的升级版,改进了
处理
连续
属性和缺失
值
的能力。在C语言中实现
C4
.5算法,我们需要理解以下几个关键知识点: 1. **数据预
处理
**:在构建决策
树
之前,需要对原始数据...
机器学习
C4
.5算法C语言实现
总之,
C4
.5算法在机器学习中扮演着重要角色,它的C语言实现涉及到数据预
处理
、决策
树
构建、
连续
属性
处理
、缺失
值
处理
、剪枝策略以及模型评估等多个方面。理解和掌握这些关键点对于理解和实现
C4
.5算法至关重要。在...
C4
.5决策
树
与ID3不同的是,
C4
.5
处理
连续
数
值
型属性和类别不平衡问题更为出色,它将
连续
属性分割为多个区间,并且通过信息增益率解决了过拟合问题。 1. **信息熵**:熵是表示数据集纯度的度量,计算公式为`H(D) = -∑(p_i * ...
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