基于決策樹(shù)c45算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究論文-展示頁(yè)

【摘要】基于決策樹(shù)算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究摘要:在過(guò)去的數(shù)十年中，我們產(chǎn)生和收集數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)迅速提高，存貯數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)已激發(fā)對(duì)新技術(shù)和自動(dòng)工具的需求，以便幫助我們將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息和知識(shí)。以下介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展概況,及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類器，及同時(shí)利用9個(gè)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)做為基礎(chǔ)，并采用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)算法技術(shù)

2024-12-13 22:30

數(shù)據(jù)分類-決策樹(shù)-展示頁(yè)

【摘要】第4講數(shù)據(jù)分類-決策樹(shù)目錄?基本概念?決策樹(shù)ID3算法?決策樹(shù)2本周學(xué)習(xí)目標(biāo)34定義?數(shù)據(jù)分類?是指把數(shù)據(jù)樣本映射到一個(gè)事先定義的類中的學(xué)習(xí)過(guò)程?即給定一組輸入的屬性向量及其對(duì)應(yīng)的類，用基于歸納的學(xué)習(xí)算法得出分類?分類問(wèn)題是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中研究和應(yīng)用最為廣

2025-03-15 11:30

數(shù)據(jù)分類決策樹(shù)ppt課件-展示頁(yè)

【摘要】數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)五邑大學(xué)信息學(xué)院五邑大學(xué)信息學(xué)院何國(guó)輝何國(guó)輝教授教授Date1第5章決策樹(shù)和決策規(guī)則?引例n分類的定義n分類是指把數(shù)據(jù)樣本映射到一個(gè)事先定義的類中的學(xué)習(xí)過(guò)程，即給定一組輸入的屬性向量及其對(duì)應(yīng)的類，用基于歸納的學(xué)習(xí)算法得出分類。Date2AgeSalaryClass30

2025-05-09 18:13

決策樹(shù)-展示頁(yè)

【摘要】決策樹(shù)決策樹(shù)簡(jiǎn)介決策樹(shù)算法A1,A2兩方案投資分別為450萬(wàn)和240萬(wàn)，經(jīng)營(yíng)年限為5年，銷路好的概率為，銷路差的概率為，A1方案銷路好年、差年的損益值分別為300萬(wàn)和負(fù)60萬(wàn)，A2方案分別為120萬(wàn)和30萬(wàn)。決策樹(shù)簡(jiǎn)介決策樹(shù)簡(jiǎn)介決策狀態(tài)狀態(tài)結(jié)結(jié)

2025-01-30 02:52

數(shù)據(jù)分類-決策樹(shù)(ppt71頁(yè))-展示頁(yè)

【摘要】數(shù)據(jù)分類-決策樹(shù)目錄?基本概念?決策樹(shù)ID3算法?決策樹(shù)2學(xué)習(xí)目標(biāo)34定義?數(shù)據(jù)分類?是指把數(shù)據(jù)樣本映射到一個(gè)事先定義的類中的學(xué)習(xí)過(guò)程?即給定一組輸入的屬性向量及其對(duì)應(yīng)的類，用基于歸納的學(xué)習(xí)算法得出分類?分類問(wèn)題是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中研究和應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一，如

2025-03-15 11:30

數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摰?章分類：基本概念、決策樹(shù)與模型評(píng)估-展示頁(yè)

【摘要】數(shù)據(jù)挖掘分類：基本概念、決策樹(shù)與模型評(píng)價(jià)第4章分類：基本概念、決策樹(shù)與模型評(píng)價(jià)?分類的是利用一個(gè)分類函數(shù)（分類模型、分類器），該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)影射到給定類別中的一個(gè)。分類ApplyModelInductionD

2025-05-08 06:45

決策樹(shù)例題-展示頁(yè)

【摘要】風(fēng)險(xiǎn)型決策?最大概率法、收益期望值法、決策樹(shù)法★決策樹(shù)法?將損益期望值法中的各個(gè)方案的情況用一個(gè)概率樹(shù)來(lái)表示，就形成了決策樹(shù)。它是模擬樹(shù)木生長(zhǎng)的過(guò)程，從出發(fā)點(diǎn)開(kāi)始不斷分枝來(lái)表示所分析問(wèn)題的各種發(fā)展可能性，并以各分枝的損益期望值中的最大者作為選擇的依據(jù)。?決策樹(shù)的畫(huà)法、決策樹(shù)的例子?例題8、例題9、例題10決

2025-01-19 19:35

決策樹(shù)簡(jiǎn)介-展示頁(yè)

【摘要】決策樹(shù)第十組：郭浩韓學(xué)成何珺何軍黃安迪§數(shù)據(jù)分類介紹分類是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要課題,它的目的是：構(gòu)造一個(gè)分類函數(shù)或分類模型,該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中的某一個(gè)。數(shù)據(jù)分類的過(guò)程一般來(lái)說(shuō)主要包含兩個(gè)步驟

2025-01-19 19:37

決策樹(shù)技術(shù)-展示頁(yè)

【摘要】決策樹(shù)技術(shù)DecisionTrees組員：賈小彥鄧蓓蓓戴維內(nèi)容提要?簡(jiǎn)介?決策樹(shù)基本概念?決策樹(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)?經(jīng)典算法簡(jiǎn)介?決策樹(shù)和決策規(guī)則是解決實(shí)際應(yīng)用中分類問(wèn)題的數(shù)據(jù)挖掘方法。?一般來(lái)說(shuō)，分類是把數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到其中一個(gè)事先定義的類中的這樣一個(gè)學(xué)習(xí)函數(shù)的過(guò)程。由一組輸入的屬性值向量(

2025-01-18 21:57

決策樹(shù)程序?qū)嶒?yàn)-展示頁(yè)

【摘要】決策樹(shù)程序?qū)嶒?yàn)?眾所周知，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)從20世紀(jì)80年代開(kāi)始，已經(jīng)得到廣泛的普及和應(yīng)用。隨著數(shù)據(jù)庫(kù)容量的膨脹，特別是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及web等新型數(shù)據(jù)源的日益普及，人們面臨的主要問(wèn)題不再是缺乏足夠的信息可以使用，而是面對(duì)浩瀚的數(shù)據(jù)海洋如何有效地利用這些數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)中生成分類器的一個(gè)特別有效的方法是生成一個(gè)決策樹(shù)（DecisionTree）。決策樹(shù)表示方法是應(yīng)用最廣泛的

2024-08-20 02:51

不良貸款分析決策樹(shù)-決策樹(shù)分析方法運(yùn)用-展示頁(yè)

【摘要】不良貸款分析決策樹(shù)─決策樹(shù)分析方法運(yùn)用CBRC─ADB目的?通過(guò)構(gòu)造對(duì)不良貸款數(shù)量分析的決策樹(shù)，掌握決策樹(shù)分析方法?演示的內(nèi)容是對(duì)決策樹(shù)方法論的介紹，練習(xí)者在演練中注意對(duì)方法的總結(jié)，以便推而廣之。計(jì)算指標(biāo)是加深認(rèn)識(shí)的手段，進(jìn)一步的研究可增加更多的分析指標(biāo)和更復(fù)雜的計(jì)算指標(biāo)方法?

2025-02-22 16:57

5決策樹(shù)-展示頁(yè)

【摘要】1決策樹(shù)(DecisionTree)2023/1/292?1、分類的意義數(shù)據(jù)庫(kù)了解類別屬性與特征預(yù)測(cè)分類模型—決策樹(shù)分類模型—聚類一、分類(Classification)2023/1/293數(shù)據(jù)庫(kù)分類標(biāo)記性別年齡婚姻否是否是

2025-01-20 06:46

決策樹(shù)建模-展示頁(yè)

【摘要】第四章決策樹(shù)建模第十組：郭浩韓學(xué)成何珺何軍黃安迪§數(shù)據(jù)分類介紹分類是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要課題,它的目的是：構(gòu)造一個(gè)分類函數(shù)或分類模型,該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中的某一個(gè)。數(shù)據(jù)分類的過(guò)程一般來(lái)說(shuō)主要包含兩個(gè)步驟

2025-01-19 19:37

決策樹(shù)算法-展示頁(yè)

【摘要】第七章決策樹(shù)和決策規(guī)則本章目標(biāo)?分析解決分類問(wèn)題的基于邏輯的方法的特性.?描述決策樹(shù)和決策規(guī)則在最終分類模型中的表述之間的區(qū)別.?介紹.?了解采用修剪方法降低決策樹(shù)和決策規(guī)則的復(fù)雜度.?決策樹(shù)和決策規(guī)則是解決實(shí)際應(yīng)用中分類問(wèn)題的數(shù)據(jù)挖掘方法。?一般來(lái)說(shuō)，分類是把數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到其中一個(gè)事先定義的類中的這樣一

2025-01-19 19:47

決策樹(shù)算法介紹-展示頁(yè)

【摘要】分類與決策樹(shù)概述分類與預(yù)測(cè)分類是一種應(yīng)用非常廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，應(yīng)用的例子也很多。例如，根據(jù)信用卡支付歷史記錄，來(lái)判斷具備哪些特征的用戶往往具有良好的信用；根據(jù)某種病癥的診斷記錄，來(lái)分析哪些藥物組合可以帶來(lái)良好的治療效果。這些過(guò)程的一個(gè)共同特點(diǎn)是：根據(jù)數(shù)據(jù)的某些屬性，來(lái)估計(jì)一個(gè)特定屬性的值。例如在信用分析案例中，根據(jù)用戶的“年齡”、“性別”、“收入水平”、“職業(yè)”等屬性的值，來(lái)估計(jì)該

2024-08-20 03:50

數(shù)據(jù)挖掘論文決策樹(shù)-展示頁(yè)

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