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改进版C4.5决策树算法（2013年）

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简介：
本研究于2013年提出，是对经典C4.5决策树算法的优化版本。通过改进规则学习和剪枝策略，提高了模型在数据分类上的准确性和效率。 传统C4.5算法在计算量大以及利用明确先验知识建立更优决策树方面存在不足，影响了生成时间和结构优化。通过运用数学上的等价无穷小性质来减少信息增益率的计算负担，并采用全局优化策略以弥补简化带来的误差，从而提升整体效率。考虑到特殊情况下的先验知识引入平衡度系数，在此基础上实现C4.5算法的分枝策略优化，构建更贴近实际情况的决策树模型。实验表明，相较于原始C4.5算法，改进后的方案在保持分类准确率基本一致的同时提高了生成速度。

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  • 改进版C4.5决策树算法（2013年）
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    本研究于2013年提出，是对经典C4.5决策树算法的优化版本。通过改进规则学习和剪枝策略，提高了模型在数据分类上的准确性和效率。 传统C4.5算法在计算量大以及利用明确先验知识建立更优决策树方面存在不足，影响了生成时间和结构优化。通过运用数学上的等价无穷小性质来减少信息增益率的计算负担，并采用全局优化策略以弥补简化带来的误差，从而提升整体效率。考虑到特殊情况下的先验知识引入平衡度系数，在此基础上实现C4.5算法的分枝策略优化，构建更贴近实际情况的决策树模型。实验表明，相较于原始C4.5算法，改进后的方案在保持分类准确率基本一致的同时提高了生成速度。
     
  • ID3与C4.5的决策树算法
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    本简介探讨了ID3和C4.5两种流行的决策树学习算法，分析它们的工作原理、性能特点及应用场景，为数据挖掘和机器学习提供参考。 决策树算法（ID3和C45）的实现分别进行了编写，并且每个算法都包含了相应的数据集。
     
  • C4.5算法决策树源代码
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    C4.5算法决策树源代码提供了基于C4.5算法构建和优化决策树的数据挖掘工具，适用于分类规则的学习与应用。 决策树经典算法的例子分析与说明：本段落将详细解释决策树的经典算法，并通过具体的例子进行阐述。通过对这些实例的深入剖析，读者可以更好地理解如何构建和应用决策树模型来解决实际问题。
     
  • 基于Python的决策树C4.5算法详解（对ID3的改进）
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    本文章详细解析了基于Python实现的决策树C4.5算法，并探讨其相对于ID3算法的关键性改进。适合数据挖掘与机器学习初学者阅读。 接下来为大家介绍如何用Python实现决策树C4.5算法，并在ID3的基础上进行改进。我觉得这个主题非常有价值，现在分享给大家参考。希望对大家有所帮助。
     
  • 基于Python的C4.5决策树算法详解（对ID3的改进）
    优质
    本文深入解析了基于Python实现的C4.5决策树算法，并探讨其相对于ID3算法的改进之处，适用于数据挖掘与机器学习初学者。 一、概论 C4.5算法是在ID3的基础上进行了改进。在ID3算法中，选择树节点的依据是属性的信息增益值最大；而在C4.5中，则引入了“信息增益率”这一新概念，即根据信息增益率最大的属性来决定树节点的选择。 二、信息增益 这里给出的是计算信息增益的公式（适用于ID3算法的知识点）。 三、信息增益率 为了进一步优化决策树模型，在求出各个属性的信息增益值后，C4.5引入了“信息增益率”的概念。具体而言，就是将某一属性的信息增益值除以其自身的固有不确定性来得到该属性的“信息增益率”。例如，下面展示了一个如何计算特定属性（如outlook）信息增益率的例子。 四、C4.5完整代码 以下是构建C4.5算法所需的一些基础函数实现： ```python from numpy import * from scipy import * import operator import math # 计算给定数据集的香农熵： def calcShannonEnt(dataset): ``` 这段代码中，`calcShannonEnt()` 函数用于计算给定数据集中样本集合的整体信息熵。这在构建决策树时非常关键，因为信息熵越低表示分类效果越好。
     
  • MATLAB中的C4.5决策树分类算法
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    本简介探讨在MATLAB环境下实现C4.5决策树算法的过程与应用，分析其在数据分类任务中的优势和局限性。 经过实测，MATLAB中的C4.5决策树分类算法效果很好。
     
  • 用Python实现的决策树及ID3/C4.5/CART决策算法
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    本项目运用Python语言实现了多种经典的决策树学习算法，包括ID3、C4.5和CART，旨在为数据分析与机器学习提供强大的工具支持。 使用Python语言实现决策树算法，并采用ID3、C4.5以及 CART 作为决策函数。
     
  • C4.5算法在决策树中的MATLAB实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB语言来实现C4.5算法，并应用于构建高效的决策树模型。文中详细阐述了C4.5算法的工作原理及其相对于其他分类方法的优势，同时提供了具体的代码示例和数据集应用实例，以帮助读者更好地理解和实践该算法在实际问题中的解决方案。 我设计了一种C4-5算法，并包括了决策树的构建方法以及训练误差和检验误差的相关计算方法。该算法适用于一般的具有m个样本和n个属性的数据集，且数据类别为2的情况。此外，我还提供了一个经过处理的UCI中的heart数据集供初学者使用，希望对学习者有所帮助。
     
  • 基于C4.5算法的决策树模型（DecisionTreeC4.5）
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    本项目采用C4.5算法构建决策树模型，通过递归划分数据集实现高效分类预测。适用于多种数据分析场景，提供清晰简洁的规则表示和良好的泛化能力。 在2015年5月的机器学习课程（西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿）中，张天和秦敬尧实现了基于C4.5算法的决策树模型。该项目的主要功能包含于DecisionTree.py文件中，而c45.py则包含了C4.5以及剪枝算法。 要运行代码，请使用以下命令格式之一： - 格式1：python filename.csv execute train unpru filename.csv(train) ratio filename.csv(metadata) - 格式2：python filename.csv execute train pru filename.csv(train) ratio filename.csv(metadata) validate(filename) 注意，执行文件需要提供训练数据、元数据，并且如果适用的话，还需包含验证集。
     
  • 基于C4.5算法的决策树学习方法
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    本研究探讨了C4.5算法在构建决策树中的应用，通过改进的数据划分标准和规则剪枝技术，优化了模型性能与可解释性。 使用C4.5算法进行决策树的学习。该程序包含完整代码以及训练和测试数据集。