首先，C4.5是决策树算法的一种。决策树算法作为一种分类算法，目标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。相当于做一个投影，c=f(n)，将样本经过一种变换赋予一种类别标签。决策树为了达到这一目的，可以把...
”C4.5“ 的搜索结果
在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和Random Forests）的比较。
# 章节一：决策树算法概述 ## 1.1 决策树算法基本概念介绍 决策树是一种常见的机器学习算法，它通过对数据集进行递归的、二分的分割，构建出一棵树状的决策结构。在决策树中，每个内部节点表示一个特征属性上的...
人工智能-项目实践-模型压缩-基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法 基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法
基于C4.5算法和AdaBoost算法的P2P流量识别方法，韩颜伦，李学明，针对目前互联网主要的四种P2P应用，提出一种基于C4.5算法和AdaBoost算法的P2P流量识别方法。C4.5算法根据最大信息增益率原则生成决策树��
python实现决策树（C4.5算法），使用西瓜数据集，参考《机器学习》和统计学习方法实现决策树算法。
假设有个数据，每一个数据由个特征构成，如下： feature_1 feature_2 feature_n value 1 ... 2 ... . . . ... ...
例如，如果main函数调用了mx函数，而mx函数的定义出现在main函数之后，则必须在函数调用语句(如“c=mx(a,b);”）之前对mx函数进行声明，否则会出现编译错误，提示：标识符"mx"未声明。即使写上，甚至声明时的形参名...
c4,5主要函数的matlab实现,简单易懂,扩展性很强,很好的
C4.5算法简介 分裂属性的选择——信息增益率 连续型属性的离散化处理 剪枝——PEP(Pessimistic Error Pruning)剪枝法 缺失属性值的处理 C4.5算法流程 C4.5算法优缺点分析 C4.5算法简介 C4.5算法是...
使用 Django 框架搭建学习平台，实现KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络等算法及流程管理
python实现的C4.5， 适配性还算可以，交作业就靠它
为什么要改进成C4.5算法原理C4.5算法是在ID3算法上的一种改进，它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同，一个是基于信息增益比，一个是基于信息增益。之所以这样做是因为信息增益倾向于选择取值比较多的特征...
from numpy import * import math import copy import pickle as pickle class C45DTree(object): def __init__(self): # 构造方法 self.tree = {} # 生成树 self.dataSet = [] # 数据集 self.labels = [] # ...
C4.5决策树图像二值化 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
文章目录数据选取和数据情况利用C4.5算法分类离散化连续变量C4.5原理C4.5实现应用训练好的决策树分类 数据选取和数据情况 本次实验选取鸢尾花数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris） 数据包含5列，...
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ID3、C4.5、CART算法是三种不同的决策树算法，区别主要在最优划分属性的选择上，下面把之前在随机森林中汇总过的复制过来，然后再总结下三者的不同。下面是根据自己的理解整理的，不知道全不全，应该差不多了。
本项目基于C4.5决策树算法实现对莺尾花的分类识别。考虑到，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度均为连续变量，所以需要进行离散化处理；这里通过Gini Index来进行离散化处理，考虑到此次分三类，且通过上面的...
R语言有许多库可以实现C4.5算法，其中一个常用的库是 "rpart"。可以使用 "rpart" 库中的 "rpart()" 函数来实现C4.5算法。下面是一个简单的示例代码： library(rpart) data(iris) fit <- rpart(Species ~ ., data ...
一、C4.5决策树概述C4.5决策树是ID3决策树的改进算法，它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题。它的大部分流程和ID3决策树是...
决策树之C4.5 本系列分享由三篇博客组成，建议从前往后阅读学习。 决策树之ID3 决策树之C4.5 决策树之CART 0.引言 前一节中讲到了决策树的算法ID3，而C4.5是在ID3的基础上发展而来的。 我们先回忆一下ID3算法...
此代码是用c语言编写的决策树的c4.5代码，它是数据挖掘分类算法中的一种，可以对给定数据集进行分类，挖掘出规则
C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，虽然其有很强的噪声处理能力，但当属性值缺失率高时，分类准确率会明显下降，而且该算法在构建决策树时，需要多次扫描、排序数据集、以及频繁调用对数，针对以上缺点，本文...
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