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2021-09-12 发布于北京
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决策树培训讲义.pptx

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1;2;3;4;3、分类的程序;决策树分类的步骤;例：;4、分类算法的评估;;10;（一）决策树的结构;2021/9/8;例：;（三）ID3算法(C4.5,C5.0);;2021/9/8;17;Example(续);Example(end)ID3算法;（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;1、C4.5与C5.0算法;2、Gini Index算法;集合T包含N个类别的记录，那么其Gini指标就是如果集合T分成两部分N1 和 N2。则此分割的Gini就是提供最小Gini split就被选择作为分割的标准(对于每个属性都要经过所有可以的分割方法)。 ;案例：在汽车销售中的应用;;;3、CART算法;2021/9/8;2021/9/8;2021/9/8