1. C4.5算法简介 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，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.
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2023-08-15 14:47:36
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【适用范围】 处理分类问题，只要目标问题的类间边界能用树型分解方式或规则判别方式来确定，就可以使用C4.5算法【属性】 监督学习【基本思想】 给定数据集，所有实例都由一组属性来描述，每个实例仅属于一个类别，在给定数据集上运行C4.5算法可以
原创
2015-07-10 10:24:27
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c4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3 。c4.5对ID3算法做了相对的改进。如下 1 采用信息增益率代替信息增益。因为使用信息增益时会偏向选取取值更多的属性。 2 在树的构造过程中进行剪枝 3 能够完
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2023-08-08 13:59:39
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决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点：用信息增益率来
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2023-09-26 16:31:52
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# C4.5决策树算法及其在Java中的应用
## 引言
决策树是一种常用的机器学习算法，它能够从特征集合中学习到一系列的条件规则，用于进行分类或预测。C4.5是决策树算法中的一种，它在ID3算法的基础上进行了改进和优化，具有更好的性能和可解释性。本文将介绍C4.5算法的原理，并介绍一个使用Java编写的开源库，用于实现C4.5算法。
## C4.5算法原理
C4.5算法是基于熵和信息增益的原
原创
2023-08-08 20:44:58
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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，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结...
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2016-08-14 14:41:00
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C4.5决策树构建分析我们说 C4.5 算法是对 ID3 算法的改进，C4.5就是基于 ID3 上的一个改进算法。C4.5是基于增益率来选择划于平均水平的...
来调整信息增益，这个惩罚项通常是属性的固有值（Intrinsic Value），也称为。，因为这类属性有更多的机会使得数据集被分割得更细，即使这
# 实现C4.5决策树的步骤
## 概述
C4.5决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它可以根据一组特征来预测目标变量的值，并通过构建一棵决策树来实现这一目标。本文将向你介绍如何使用Java来实现C4.5决策树算法。
## 整体流程
下面是实现C4.5决策树的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载数据集 |
| 2 | 计算数据集的信
原创
2023-08-08 20:49:13
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C4.5算法是机器学习中的一来选择属性 在ID3算法中，我们知道是用信息增
原创
2023-06-01 07:55:23
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上一篇我们学习的ID3算法呢，有一些缺点。1：它只能处理离散值。2：容易过拟合，因为我
原创
2022-12-14 16:28:28
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Test1.py 主要是用来运行的 代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-
from math import log
import operator
import treePlotter
def calcShannonEnt(dataSet):
"""
输入：数据集
输出：数据集的香农熵
描述：计算给定数据集的香农熵；熵越大，数据集的混乱程度越
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2023-10-18 19:01:08
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决策树算法是一种常见的机器学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归。其中，C4.5算法是决策树算法的一种改进版本，在构建树时考虑了信息增益比，能够更好地处理连续型特征和缺失值。本文将介绍C4.5算法的基本原理，并提供Java代码示例来演示其实现过程。
## 一、C4.5算法简介
C4.5算法是基于信息论的决策树算法，它使用信息增益比来选择最优的特征进行划分。在构建决策树的过程中，C4.
原创
2023-08-08 20:49:57
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决策树算法的优越性在于：离散学习算法进行组合总可以表达任意复杂的布尔函数，并不受数据集的限制即学习没有饱和性，只是现实应用受限...
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2014-11-13 10:38:00
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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，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造
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2023-07-03 09:48:55
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目录决策树C4.5算法一、决策树C4.5算法学习目标二、决策树C4.5算法详解2.1 连续特征值离散化2.2 信息增益比2.3 剪枝2.4 特征值加权三、决策树C4.5算法流程3.1 输入3.2 输出3.3 流程四、决策树C4.5算法的优缺点4.1 优点4.2 缺点五、小结更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://.
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2021-04-16 20:14:14
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一、概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。 二、信息增益 以上公式是求信息增益率（ID3的知识点） 三、信息增益率 信息增益率是在求出信息增益值在除以。 例如下面公式为求属性为“outlook”的值： 四、C4.5的完整代码from numpy
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2023-10-26 21:58:45
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目录决策树C4.5算法一、决策树C4.5算法学习目标二、决策树C4.5算法详解2.1 连续特征值离散化2.2 信息增益比2.3 剪枝2.4 特征值加权三、决策树C4.5算法流程3.1 输入3.2 输出3.3 流程四、决策树C4.5算法的优缺点4.1 优点4.2 缺点五、小结 更新、更全的《机器学习》
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2019-12-05 19:37:00
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C4.5是机器学习算法中的分类决策树算法,对于一个具有多个属性的元组，用一个属性就将它们完全分开几乎不可能，否则的话，决策树的深度就只能是2了。从这里可以看出，一旦我们选择一个属性A，假设将元组分成了两个部分A1和A2，由于A1和A2还可以用其它属性接着再分，所以又引出一个新的问题：接下来我们要选择哪个属性来分类？对D中元组分类所需的期望信息是Info(D) ,那么同理，当我们通过A将D划分成v个
原创
2014-10-14 19:22:46
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决策树<Decision Tree>是一种预測模型，它由决策节点，分支和叶节点三个部分组成。决策节点代表一个样本測试，通常代表待分类样本的某个属性，在该属
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2017-06-26 20:19:00
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