决策树算法_数据分析学习

决策树算法相关问答

决策树算法 CART和C4.5决策树有什么区别?各用于什么领域?

答： 3、决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步,决策树的生成:由训

决策树的算法有哪些 怎么学习

答： 决策树主要的算法有ID3、C4.5等,具体的程序你可以到CSDN上下载,可以到图书馆看一些相关的简介。

决策树算法是怎么算的?

答： 管理学里面有的 学计算机的应该也学把~ 一般是数据挖掘时会用到。

目前比较流行的决策树算法有哪些

答：ID3算法,最简单的决策树 c4.5 是最经典的决策树算法,选择信息差异率最大的作为分割属性。 CART算法,适合用于回归

决策树CART算法优点和缺点

答：CART的全称是分类和回归树,既可以做分类算法,也可以做回归。 决策树的优缺点: 优点: 1.可以生成可以理解的规则。 2.计算量相对来说不是很大。 3.可以处理连续和种类字段

决策树算法是按什么来进行分类的

答： 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步,决策树的生成:由训练

决策树算法在CRM中的应用还存在哪些问题

答：你所说的算法问题,我想不仅仅是决策树本身,要想在CRM中实现较为智能的决策树需要另外开发一套智能分析系统来代替传统的人脑判断。目前仅靠某些人改进算法有些不现实

有没有帮忙代写基于决策树算法的停车场车牌识别管理系统的毕

答：写基于决策树算法的停车场车牌识别管理系统的毕业设 肯定比较多的好

有人懂决策树算法c4.5没,帮我看哈这个代码

答： 第一个是整个训练数据集, 第二个是类别属性, 一般是就训练数据集的最后一列, 第三个是属性节点, 第四个就不清楚了. 你这个应该是Matlab的源码吧 建议一步步调试去了解

决策树算法和朴素贝叶斯算法的区别

答：不属于!决策树算法主要包括id3,c45,cart等算法,生成树形决策树,而朴素贝叶斯是利用贝叶斯定律,根据先验概率求算后验概率。