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〖素质笔记〗决策树之ID3、C4.5、C5.0等五大算法

2017-3-6 11:57:57

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2017-5-13 14:49:23

thanks for sharing

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2017-5-17 03:28:07

感谢！

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2017-8-3 14:30:37

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2017-8-7 16:27:31

你好，我有几个问题：
1.大家都知道，ID3算法是对取值数目较多的属性有所偏好，C4.5算法是对取值数目较少的属性有所偏好，然而CART决策树是根据基尼指数来选择划分属性的，但是不清楚它对变量选择有没有什么偏好？
2.建立决策树模型后怎么提取得到的叶子节点所对应的样本数据？
以上两个问题，望得到回复，谢谢！！

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2017-8-29 08:54:05

谢谢分享~~~请问有可下载版本吗，谢谢！

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2017-10-12 11:02:29

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2018-8-16 22:13:11

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2018-9-20 08:45:02

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2018-9-22 12:21:21

学习了。

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2018-10-16 10:24:57

谢谢分享

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2018-10-21 07:56:01

支持支持支持

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2018-11-30 05:15:46

谢谢楼主

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2018-12-13 19:40:51

kankan

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2019-1-15 09:46:21

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2019-9-3 15:14:43

[em23]

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2019-9-14 13:52:28

谢楼主

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2019-10-15 14:23:11

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2019-10-15 15:13:38

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2020-2-17 10:30:11

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2020-3-6 16:03:23

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2021-9-29 18:41:13

ID3、C4.5、C5.0算法

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2021-11-3 10:55:32

正在学习中，谢谢

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