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5. 决策树课件
*;*;*;*;3、分类的程序;决策树分类的步骤;例：;4、分类算法的评估;;*;信息增益; （一）决策树的结构;*;例：;（三）ID3算法(C4.5,C5.0);;*;*;Example(续);Example(end)ID3算法;计数;计数;计数;计数;计数;计数;计数;计数;计数;计数;计数;计数;计数;计数;第6章 决策树;ID3 决策树建立算法
1 决定分类属性；
2 对目前的数据表，建立一个节点N
3 如果数据库中的数据都属于同一个类，N就是树叶，在树叶上
标出所属的类
4 如果数据表中没有其他属性可以考虑，则N也是树叶，按照少
数服从多数的原则在树叶上标出所属类别
5 否则，根据平均信息期望值E或GAIN值选出一个最佳属性作
为节点N的测试属性
6 节点属性选定后，对于该属性中的每个值：
从N生成一个分支，并将数据表中与该分支有关的数据收集形
成分支节点的数据表，在表中删除节点属性那一栏
如果分支数据表非空，则运用以上算法从该节点建立子树。;（四）Decision Tree的建立过程;2、决策树的剪枝(pruning);（1）先剪枝方法;（2）后剪枝方法;应用案例：在农业中的应用;第一步：属性离散化;第二步：概化（泛化）;第三步：计算各属性的期望信息;计算各属性的信息增益;第四步：决策树;案例2：银行违约率;;案例3 对电信客户的流失率分析;案例4：在银行中的应用;案例5：个人信用评级;（五）其他算法
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