本文目錄一覽：
- 1、決策樹演算法 CART和C4.5決策樹有什麼區別？各用於什麼領域？
- 2、決策樹分類演算法的適用領域，不要概括成經濟、社會、醫療領域，具體到實際問題。且用什麼軟體實現較方便。
- 3、決策樹ID3，C4.5，CART演算法中某一屬性分類後，是否能運用該屬性繼續分類
決策樹演算法 CART和C4.5決策樹有什麼區別？各用於什麼領域？
1、C4.5演算法是在ID3演算法的基礎上採用信息增益率的方法選擇測試屬性。CART演算法採用一種二分遞歸分割的技術，與基於信息熵的演算法不同，CART演算法對每次樣本集的劃分計算GINI係數，GINI係數，GINI係數越小則劃分越合理。
2、決策樹演算法是一種逼近離散函數值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對數據進行處理，利用歸納演算法生成可讀的規則和決策樹，然後使用決策對新數據進行分析。本質上決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。
3、決策樹演算法構造決策樹來發現數據中蘊涵的分類規則．如何構造精度高、規模小的決策樹是決策樹演算法的核心內容。決策樹構造可以分兩步進行。第一步，決策樹的生成：由訓練樣本集生成決策樹的過程。一般情況下，訓練樣本數據集是根據實際需要有歷史的、有一定綜合程度的，用於數據分析處理的數據集。第二步，決策樹的剪技：決策樹的剪枝是對上一階段生成的決策樹進行檢驗、校正和修下的過程，主要是用新的樣本數據集（稱為測試數據集）中的數據校驗決策樹生成過程中產生的初步規則，將那些影響預衡準確性的分枝剪除。
決策樹分類演算法的適用領域，不要概括成經濟、社會、醫療領域，具體到實際問題。且用什麼軟體實現較方便。
決策樹演算法主要用於數據挖掘和機器學習，數據挖掘就是從海量數據中找出規律。一個有名的例子就是啤酒和尿布的例子，這是數據挖掘的典型。決策樹演算法包括ID3，C4.5，CART等，各種演算法都是利用海量的數據來生成決策樹的，決策樹能幫助人或者機器做出決策。最簡單的一個例子就是你去看病，根據決策樹，醫生能夠判斷這是什麼病。軟體的話用VISUAL STUDIO就可以，C語言，C++,C#，java都可以。
決策樹ID3，C4.5，CART演算法中某一屬性分類後，是否能運用該屬性繼續分類
用過的分類屬性是不能在用來分類的，假設：再用來分類的情況下，在數據很充分時，相當於把整個數據集合中的每一條信息用樹結構表達出來。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/289541.html
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