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文档简介

1、第6章 决策树方法6.1信息论的基本原理信息论原理互信息的计算1. 定义2. 出现概率3. 条件概率4. 子集概率5. 子集条件概率6. 信息熵7. 互信息6.2常用决策树算法D3算法1. 基本思想图6-1ID3决策树2. 主算法图6-2ID3算法流程3. 建树算法4. 实例计算算法1. 信息增益比例的概念2. 连续属性值的处理3. 未知属性值的处理4. 规则的产生5. 案例计算图6-3天气结点及其分支图6-4C4.5算法形成的决策树6.3决策树剪枝先剪枝后剪枝6.4由决策树提取分类规则获得简单规则图6-5决策树精简规则属性6.5利用SQL Server 2005进行决策树挖掘数据准备挖掘模型

2、设置挖掘流程图6-6选择数据挖掘技术图6-7选择数据源视图图6-8指定表类型图6-9指定定型数据图6-10指定列的内容和数据类型图6-11完成数据挖掘结构的创建挖掘结果分析图6-12挖掘得到的“次级”决策树图6-13挖掘得到的依赖关系图图6-14“余额”结点的依赖关系图图6-15与“余额”结点链接强度最强结点示意图挖掘性能分析图6-16列映射图图6-17属性“次级”的预测提升图习题61. 概率分布0:0625;0:0625;0:125;0:5的熵是多少？2. 汽车保险例子。假定训练数据库具有两个属性: 年龄和汽车的类型。年龄序数分类。汽车类型分类属性。类L: 低(风险)，H: 高(风险)。使用ID3算法做出它的决策树。3. 简述ID3和C4.5算法之间的异同。4. 简述决策树剪枝的步

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