电信数据挖掘技术概述 - 决策树模型应用示例

数据挖掘技术——决策树算法

描述数据挖掘中的一种方法——决策树算法，虽然内容为英文，但通过图示可清晰理解。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘决策树

利用 C++ 实现决策树，可导入文本数据源，动态进行决策分析。

数据挖掘 2 2024-05-01

决策树简介及应用示例

决策树简介及应用示例，涵盖数据挖掘课程的阅读报告。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘技术决策树的延伸与应用

决策树是一种类似树形结构的流程图，每个内部节点代表在一个属性上的测试，树枝描述测试结果，叶子节点指明分类或分类的分布情况。构造决策树的方法采用自上而下递归的方式：如果训练例子集合中的所有例子是同类的，则将其作为一个叶子节点，节点内容为该类别的标记；否则，根据某种策略确定一个测试属性，并按属性的各种取值把实例集合划分为若干个子集合，使每个子集上的所有实例在该属性上具有相同的属性值。然后，再依次递归处理各个子集，直到得到满意的分类属性为止。

Hadoop 0 2024-08-14

数据挖掘技术决策树深入解析

决策树是一种类似树形结构的流程图，每个内部节点表示在一个属性上的测试，树枝描述测试结果，叶子节点指明分类或分类的分布情况。构造决策树的方法采用自上而下递归的方式，如果训练例子集合中的所有例子是同类的，就将其作为一个叶子节点，节点内容为该类别的标记。否则，根据某种策略确定一个测试属性，并按属性的各种取值把实例集合划分为若干个子集合，使每个子集上的所有实例在该属性上具有相同的属性值。然后，再依次递归处理各个子集，直到得到满意的分类属性为止。

数据挖掘 2 2024-07-17

构建决策树模型

利用分类算法，构建基于决策树的模型，进行数据分析决策。

数据挖掘 6 2024-05-13

数据挖掘中的决策树应用

决策树是一种预测模型，用于映射对象属性与对象值的关系。每个节点代表一个对象，分叉路径表示可能的属性值，叶节点对应路径上的对象值。决策树通常只有单一输出，若需要多输出，可建立多个独立的决策树。在数据挖掘中，通过训练数据分析属性对结果的影响大小，利用信息增益理论和熵概念实现决策树构建。决策树技术广泛应用于数据分析和预测，如银行用于贷款风险预测。

数据挖掘 2 2024-07-21

决策树分析方法概述

决策树是一种决策分析方法，利用已知情况概率，构建决策树以评估项目风险和可行性。在机器学习中，决策树是预测模型，用于映射对象属性与值关系。使用ID3、C4.5和C5.0等算法生成决策树，基于信息熵理论衡量系统的混乱程度。该方法以树形结构表示，每个内部节点表示属性测试，分支代表测试输出，叶节点代表类别。

算法与数据结构 2 2024-07-18

数据挖掘决策树算法

决策树基本概念 一种树形结构，用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。 节点代表特征，分支代表决策，叶节点代表分类结果。 决策树算法 一种分类和回归的监督学习算法。 通过递归分割数据，创建决策树。 常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。 决策树研究问题 预测：基于给定的特征，预测一个目标变量的值。 分类：将数据点分配到预定义的类别。 回归：预测连续变量的值。 主要参考文献 决策树的原理与应用 决策树算法的实现

数据挖掘 2 2024-04-30