前言

決策樹方法在分類，預測，規(guī)則提取等領域有著廣泛的應用。決策樹是一種樹狀結構，它的每一個葉節(jié)點對應著一個分類，非葉結點對應著屬性上的劃分，根據樣本在該屬性上的不同取值將其劃分若干個子集。對于非純結點，多數類的標號給出達到這個結點的樣本所屬的類。構造決策數的核心問題是在每一步如何選擇適當的屬性對樣本做拆分。對一個分類問題，從已知類標記的訓練樣本中學習并且構造出決策樹是一個自上而下，分而治之的過程。

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注意：決策樹的生成是一個遞歸過程，有3種情形9會導致遞歸返回。

1.當前節(jié)點包含的樣本全屬于同一類別，無須劃分

2.當前的屬性集為空，或是所有的樣本在所屬性上取值相同，無法劃分

3.當前的節(jié)點包含的樣本集合為空，不能劃分

有關決

總結

以上是生活随笔為你收集整理的R语言应用实战-基于R的C4.5算法和C5.0算法原理解析及应用案例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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