c4.5决策 算法
...出理解决策树算法(二) - ID3算法与C4.5算法
为了解决这个问题，C4.5算法引入了信息增益率，它是信息增益除以属性的固有信息量，从而平衡了属性的多样性和分类的准确性。C4.5的...
策略产品经理必读系列—第七讲ID3、C4.5和CART算法详解 - 百 ...
策略产品经理必读系列，今天我们将深入探讨决策树算法家族的三位重要成员：ID3、C4.5和CART，它们在数据科学领域扮演着关键角色。ID3...
决策树算法基础 ID3与C4.5
由于信息增益存在偏向于选择取值较多的特征的问题，而C4.5算法中，将ID3算法里的信息增益换成信息增益比，较好地解决了这个问题。...
决策树c4.5算法中对于连续型数值是如何处理的?
在sklearn所实现的决策树算法中，对于连续型特征变量的离散化具体做法是先对原始特征进行排序处理，然后取...
c4.5算法是分类算法吗
C4.5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法。该算法是对Ross Quinlan之前开发的ID3算法的一个扩展。C4.5算法产生的决策...
大数据经典算法解析(1)一C4.5算法
C4.5算法流程与ID3相类似，只不过将信息增益改为 信息增益比 。3. 决策树剪枝 过拟合 生成的决策树对训练数据会有很好的分类...
三种决策树类型ID3、C4.5、cast 的区别?
根据决策树算法，可知I3D决策树的算法流程如下：1.先根据最大信息增益选取一个特征作为根节点 2.以根...
C4.5算法是怎么离散化属性值为连续型的属性的呢?
会对连续值特征进行处理，比如XGBoost会根据样本的二阶梯度进行排序后分桶，而LightGBM则会使用直方图算法...
决策树算法中,CART与ID3、C4.5特征选择之间的区别会对...
理论上总的来说，C4.5是基于ID3优化后产出的算法，主要优化了关于节点分支的计算方式，优化后解决了ID3...
决策树算法 CART和C4.5决策树有什么区别?各用于什么领域...
1、C4.5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...