1樓：匿名使用者
決策樹bai的典型演算法有id3，c4.5，cart等。國際權du威的zhi學術組織，資料探勘國際會議icdm （daothe ieee international conference on data mining）在2023年12月評選出了數回據挖掘領域的十大經典
答演算法中，c4.5演算法排名第一。
r語言 決策樹 rpart怎麼畫決策樹
2樓：邢小行要回家
如果使用rpart()構造的決策樹，可以用plot畫決策樹 ，用text新增標
內注參見幫助文件：容
library(rpart)
fit <- rpart(kyphosis ~ age + number + start, data = kyphosis)
plot(fit)
text(fit, use.n = true)
如何用r進行決策樹c4.5演算法的運用
3樓：匿名使用者
你是說對樣本是嘛？看你用決策樹來幹嘛？如果是分類的話，一般進行離散化，也就是每個feature的值屬於某幾種，如果是迴歸**的話，則直接使用原來的值~
決策樹演算法 cart和c4.5決策樹有什麼區別？各用於什麼領域？
4樓：
c4.5演算法
是在id3演算法的基礎上採用資訊增益率的方法選擇測試屬性。 id3演算法和c4.5演算法雖然在對訓練樣內本集的學習容中可以儘可能多地挖掘資訊，但其生成的決策樹分支較大，規模較大。
為了簡化決策樹的規模，提高生成決策樹的效率，又出現了根據gini係數來選擇測試屬性的決策樹演算法cart。
cart演算法採用一種二分遞迴分割的技術，與基於資訊熵的演算法不同，cart演算法對每次樣本集的劃分計算gini係數，gini係數，gini係數越小則劃分越合理。cart演算法總是將當前樣本集分割為兩個子樣本集，使得生成的決策樹的每個非葉結點都只有兩個分枝。因此cart演算法生成的決策樹是結構簡潔的二叉樹。
5樓：匿名使用者
1、baic4.5演算法是在id3演算法的基礎上du採用資訊增益率的方法zhi選擇測試屬性。cart演算法採用一種dao
二分遞迴歸分割的技術，與基答
於資訊熵的演算法不同，cart演算法對每次樣本集的劃分計算gini係數，gini係數，gini係數越小則劃分越合理。
2、決策樹演算法是一種逼近離散函式值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對資料進行處理，利用歸納演算法生成可讀的規則和決策樹，然後使用決策對新資料進行分析。本質上決策樹是通過一系列規則對資料進行分類的過程。
3、決策樹演算法構造決策樹來發現資料中蘊涵的分類規則．如何構造精度高、規模小的決策樹是決策樹演算法的核心內容。決策樹構造可以分兩步進行。第一步，決策樹的生成：
由訓練樣本集生成決策樹的過程。一般情況下，訓練樣本資料集是根據實際需要有歷史的、有一定綜合程度的，用於資料分析處理的資料集。第二步，決策樹的剪技：
決策樹的剪枝是對上一階段生成的決策樹進行檢驗、校正和修下的過程，主要是用新的樣本資料集（稱為測試資料集）中的資料校驗決策樹生成過程中產生的初步規則，將那些影響預衡準確性的分枝剪除。
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