c4.5算法是什么意思？C4.5算法是Ross Quinlan開發(fā)的一種生成決策樹的算法。該算法是Ross Quinlan開發(fā)的ID3算法的擴展。C4.5算法生成的決策樹可以用于分類目的，所以這個算法

c4.5算法是什么意思？

C4.5算法是Ross Quinlan開發(fā)的一種生成決策樹的算法。該算法是Ross Quinlan開發(fā)的ID3算法的擴展。C4.5算法生成的決策樹可以用于分類目的，所以這個算法也可以用于統(tǒng)計分類。C4.5算法和ID3算法一樣，使用信息熵的概念，通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來構(gòu)建決策樹。

決策樹屬于可視化的哪一種？

決策樹是一種流行的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。決策樹的優(yōu)點是既可用于回歸，又可用于分類，無需特征縮放，可解釋性好，易于可視化決策樹。

可視化決策樹不僅是理解你的模型的好方法，也是向他人介紹你的模型的運行機制的有利工具。因此，數(shù)據(jù)分析師掌握決策樹的可視化方法非常重要。

crat決策樹用什么來劃分屬性？

決策樹是以樣本的屬性為節(jié)點，屬性值為分支的樹形結(jié)構(gòu)。

決策樹的根節(jié)點是所有樣本中信息量最大的屬性。樹的中間節(jié)點是以該節(jié)點為根的子樹中包含的樣本子集中信息量最大的屬性。決策樹的葉節(jié)點是樣本的類別值。決策樹是一種知識表示形式，是對所有樣本數(shù)據(jù)的高度概括。決策樹能準(zhǔn)確識別所有樣本的類別，并能有效識別新樣本的類別。

決策樹算法ID3的基本思想；

首先找出最有鑒別能力的屬性，將樣本分成若干子集，通過選擇最有鑒別能力的屬性對每個子集進行劃分，直到所有子集只包含同一類型的數(shù)據(jù)。

PM決策樹優(yōu)點？

1.決策樹模型容易產(chǎn)生過于復(fù)雜的模型，這樣的模型泛化性能會很差。這就是所謂的過擬合，一些策略如剪枝、設(shè)置葉子節(jié)點所需的最小樣本數(shù)或設(shè)置數(shù)的最大深度是避免這個問題的最有效方法。

2.決策樹可能不穩(wěn)定，因為數(shù)據(jù)的微小變化可能導(dǎo)致完全不同的樹生成。這個問題可以通過決策樹的集成來緩解。

3.在多方面性能最優(yōu)和概念簡化的要求下，學(xué)習(xí)最優(yōu)決策樹通常是一個NP-hard問題。

所以實際的決策樹學(xué)習(xí)算法都是基于啟發(fā)式算法，比如在每個節(jié)點做出局部最優(yōu)決策的貪婪算法。該算法不能保證返回最全局的決策樹。這個問題可以通過集成學(xué)習(xí)訓(xùn)練多個決策樹來緩解，決策樹一般是通過隨機抽取特征和樣本產(chǎn)生的。

4.有些概念是決策樹很難學(xué)習(xí)的，因為決策樹很難清晰地表達那些概念，比如異或、奇偶或多路復(fù)用問題。

5.如果問題中某些類占優(yōu)勢，那么原來的決策樹會有偏差，建議先分析數(shù)據(jù)再擬合。設(shè)置為平衡。