决策树（decision tree）算法基于特征属性进行分类，其主要的优点：模型具有可读性，计算量小，分类速度快。决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与
2018-07-21 10:13
C4.5算法：基于ID3算法的改进，主要包括：使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准；在决策树构造的同时进行剪枝操作；避免了树的过度拟合情况；可以对不完整属性和连续型数据进行处理，提升了算法的普适性。
2019-02-04 09:45
决策树是一种解决分类问题的算法，本文将介绍什么是决策树模型，常见的用途，以及如何使用“亿图图示”软件绘制决策树模型。
2021-02-18 10:12
大数据————决策树（decision tree） 决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，主要讨论分类的
2022-10-20 10:01
C4．5算法是由Quinlan提出并开发的用于产生决策树［参见人工智能（23）］的算法。该算法是对Quinlan之前开发的ID3算法的一个扩展。C4．5算法产生的决策树
2018-09-05 10:33
希望通过所给的训练数据学习一个贷款申请的决策树，用于对未来的贷款申请进行分类，即当新的客户提出贷款申请时，根据申请人的特征利用决策树决定是否批准贷款申请。
2018-10-08 14:26
C4．5算法与ID3算法一样使用了信息熵的概念，并和ID3一样通过学习数据来建立决策树。ID3算法使用的是信息熵的变化值，而C4．5算法使用的是信息增益率。在决策树构造
2018-06-28 07:32
决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。
2020-08-27 09:52
决策树（DecisionTree）是机器学习中一种常见的算法，它的思想非常朴素，就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法，当被用于
2021-03-04 10:11
今天，我们介绍机器学习里比较常用的一种分类算法，决策树。决策树是对人类认知识别的一种模拟，给你一堆看似杂乱无章的数据，如何用尽可能少的特征，对这些数据进行有效的分类。
2017-11-16 01:50
