R语言应用实战-基于R的C4.5算法和C5.0算法原理解析及应用案例

前言

决策树方法在分类，预测，规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶结点对应着属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分若干个子集。对于非纯结点，多数类的标号给出达到这个结点的样本所属的类。构造决策数的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并且构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。

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注意：决策树的生成是一个递归过程，有3种情形9会导致递归返回。

1.当前节点包含的样本全属于同一类别，无须划分

2.当前的属性集为空，或是所有的样本在所属性上取值相同，无法划分

3.当前的节点包含的样本集合为空，不能划分

有关决

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