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文档简介
决策树
决策树是一种类似于流程图的树结构，其规则就是IF...THEN...的思想，可以用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。
该算法简单直观、通俗易懂，不需要研究者掌握任何领域知识或复杂的数学推理，而且算法的结果输出具有很强的解释性。职业年龄收入学历是否贷款自由职业255000高中是工人355500高中否工人422500初中是白领453300小学是白领2510000本科是白领325000硕士否白领2513000博士是自由职业214000本科否自由职业223200小学否工人333000高中否工人454200小学否ID3算法(IterativeDichotomiser3，意为迭代二叉树3代)是一种贪心算法，以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，对数据进行分类。ID3算法具有构建速度快，实现简单等优点。ID3算法也具有如下缺点：依赖于特征数目较多的特征ID3算法不是递增算法ID3算法对于特征属性之间的关系不会考虑抗噪性差只适合小规模数据集C4.5算法集成了ID3算法的优点，并在以下几个方面进行了改进：克服了信息增益选择属性偏向取值多的缺陷。在树构造过程进行剪枝操作对连续属性进行离散化处理能够对不完整数据进行处理C4.5需对数据集进行多次顺序扫描和排序，导致算法的低效。算法支持模型树结构特征选择连续值处理缺失值处理剪枝特征属性多次使用ID3分类多叉树信息增益不支持不支持不支持不支持C4.5分类多叉树信息增益率支持支持支持
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