不会。就想要个现成的……嘻嘻。
C4.5算法
实际上,信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好(如何以序号作为划分属性,每一个事物作为一个单独存在的类别的时候,信息增益往往会很高,但是这样进行划分并没有什么意义),为了减少这种偏好可能带来的不利影响,著名的C4.5算法并不是直接使用信息增益,而是使用增益率(gain ratio)来选择最优的划分属性。增益率的定义...
weka软件中是不是有一个包直接实现决策树c4.5算法的?
是的,weka是开源的. 记得我用过的那个版本在安装目录的bin文件夹里有一个weka.jar, 解压后得到的就是源码. c4.5在weka里的实现是j48, 大致是这个路径吧:weka.classifiers.trees.j48 您可以把整个weka.jar作为外部library导入类似Eclipse这样的开发环境, 这样看源码或者用weka的api进行二次开发都很方便...
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效果，却可能对未知数据的预测不准确，即决策树模型发生过拟合——训练误差（training error）很小、泛化误差（generalization error，亦可看作为test error）较大。- 剪枝策略...
决策树求解算法有哪些
决策树求解算法有：ID3，C4.5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J...
一文读懂决策树相关模型(ID3、C4.5、CART、random forest、GBDT、XGboo...
XGBoost：在GBDT基础上引入牛顿法优化，支持自定义损失函数，通过正则化控制过拟合，提高模型精度。LightGBM：通过直方图算法、并行处理和特征捆绑等技术加速训练，同时采用Leaf-wise增长策略优化决策树结构，提高模型效率。LambdaMART：作为排序模型，基于LambdaRank提供梯度，改进GBDT，通过list wise排序策略增强预测...
Python代码:递归实现C4.5决策树生成、剪枝、分类
程序代码 完整的Python代码分为两个部分：C45决策树分类.py用于实现决策树生成、剪枝、分类；决策树工具函数.py包含计算信息熵、信息增益率等辅助函数。代码示例和完整实现可在GitHub上找到。运行示例 使用提供的数据集，通过运行C45决策树分类.py文件，可以生成决策树，剪枝决策树，并对新样本进行分类。具体...
请教决策树C4.5算法的一个小问题
对称二叉B树"，它现代的名字是在 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 于1978年写的 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习 ...
算法篇(04) 决策树(ID3、C4.5 和 CART 算法)
决策树的构造过程关键在于确定节点的划分，包括选择根节点、子节点和何时停止。信息熵和纯度是评估节点划分的重要指标，ID3、C4.5和CART算法各有其特点。ID3基于信息增益，C4.5则改进了信息增益，引入信息增益率并采用悲观剪枝，同时处理连续属性和缺失值。CART算法使用基尼系数作为划分依据，可以作分类和回归...
机器学习 第56集 什么是C4.5算法?它有什么优点?( 含有笔记、代码、注...
C4.5算法是决策树学习的一种改进版本，相比ID3算法，它引入了信息增益率的概念，以解决ID3算法选择属性时可能出现的偏向问题。在C4.5中，算法首先筛选出增益率高于平均水平的属性，确保大部分重要的属性被优先考虑，然后再在这些属性中选择增益率最高者作为划分依据。这一策略使得C4.5在处理数据集时更加...
【十大经典数据挖掘算法】C4.5
这一类算法包括ID3、C4.5、CART等，其中C4.5是基于ID3改进的决策树算法，优化了分裂属性的选择。决策树模型通过特征属性的分类将样本进行分组。它包括有向边和三类节点：根节点、内部节点和叶子节点。决策树学习本质是从训练数据集中归纳出分类规则。选择最优特征和确定停止分裂条件是决策树学习的关键。信...
