2024年6月28日 · C4.5算法是一种用于分类任务的决策树生成算法，其核心思想是通过信息增益比（Gain Ratio）来选择最优的划分属性，构建决策树。 与ID3算法不同，C4.5不仅能够处理离散属性，还能处理连续属性，同时在处理缺失值和剪枝（Pruning）方面也有较大的改进。 计算信息熵（Entropy）和信息增益（Information Gain） 信息熵是度量样本集合纯度的指标，定义如下： value_counts = y.value_counts() probabilities = value_counts / len (y) entropy = - sum …

c4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是id3算法的一种延伸和优化。 C4.5算法对ID3算法进行了改进 ，改进点主要有： 用信息增益率来选择划分特征，克服了用信息增益选择的不足，但信息增益率对可取值数目较少的…

针对问题一，c4.5 的做法是：对于具有缺失值特征，用没有缺失的样本子集所占比重来折算； 针对问题二，c4.5 的做法是：将样本同时划分到所有子节点，不过要调整样本的权重值，其实也就是以不同概率划分到不同节点中。 2.2 划分标准

2021年11月3日 · 决策树及其演化模型（CART、GBDT、XGBoost）在数据挖掘、数据科学、数据分析、数据运营、金融风控、智能营销等领域得到广泛应用，是机器学习基础模型。 本文尝试构建决策树的基础知识体系，首先回顾最优码、信息熵、信息增益、信息增益比、基尼系数等决策树的基础知识；接着介绍ID3决策树、C4.5决策树，CART决策树的原理，重点介绍了CART回归树算法、例子和可视化；然后介绍决策树python实现、基于决策树的鸢尾花（iris）多分类和决策树 …

C4.5 is an algorithm used to generate a decision tree developed by Ross Quinlan. [1] C4.5 is an extension of Quinlan's earlier ID3 algorithm. The decision trees generated by C4.5 can be used for classification, and for this reason, C4.5 is often referred to as a statistical classifier.

2018年3月6日 · c4.5算法是机器学习和数据挖掘领域中的一整套用于处理分类问题的算法。 该 算法 是有监督学习类型的，即：给定一个数据集，所有实例都由一组属性来描

2024年10月14日 · C4.5 决策树 是一种广泛使用的 机器学习 算法，它用于分类任务。 它是在 ID3算法 的基础上改进的，主要通过生成决策树来构建分类 模型。 C4.5通过以下步骤工作： 1. 数据集分裂. C4.5通过选择具有最高信息增益率的特征来分裂 数据集。 信息增益率（Gain Ratio）是在决策树构建过程中用于选择最优分裂特征的度量标准。 它是基于信息增益进行的改进，旨在解决信息增益偏向于取值较多的属性的问题。 具体实现信息增益率需要以下几个步骤： 1. 计算数 …

C4.5算法 是由 Ross Quinlan （英语：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算法产生的决策树可以被用作分类目的，因此该算法也可以用于 统计分类。 C4.5算法与ID3算法一样使用了 信息熵 的概念，并和ID3一样通过学习数据来建立决策树。 [1] 在Springer LNCS于2008年发表的优秀论文中，该算法在前10大数据挖掘算法中排名第一，之后使得它变得非常受欢迎。 [2] C4.5跟ID3一样，使用信息熵从 …

2024年9月4日 · 本文主要讲述了决策树C4.5算法构建原理并举例说明。 读者需要具备的知识有： 信息熵 、 条件熵 、 信息增益 、 信息增益比。 本文所使用的数据集为： 西瓜数据集 1.2节。 输入数据集包含多个样本，每个样本具有多个特征（属性）和一个目标类别标签。 初始化信息增益的阈值ε，用于决定何时停止树的生长。 在决策树的构建过程中，对于每个节点，计算所有特征的信息增益。 如果某个特征的信息增益大于或等于阈值ε，则使用该特征进行节点划分；否则，停止 …

c4.5算法 在 id3算法 上进行了改良，我们来看一下c4.5算法是如何解决id3算法中的不足。 （1）处理连续值. 离散型属性的值是有限的，比如属性天气的值只有三个：晴天、下雨、阴天，可以一一枚举。