三個(gè)有名的決策樹算法chaid、cart和c4

1、 成功的算法了。CHAID(chi-squared 動(dòng)交互檢測(cè))的前身是 AID，主要特征是多向分叉，前向修剪，其標(biāo)準(zhǔn)如名所 成功的算法了。CHAID(chi-squared 動(dòng)交互檢測(cè))的前身是 AID，主要特征是多向分叉，前向修剪，其標(biāo)準(zhǔn)如名所 輸入變量首先要進(jìn)行離散處理。標(biāo)準(zhǔn)的 CART(classification and regrestrees)ndex)；C4.5 源自有名的 ID3，它只能進(jìn)行L111222333355555666661010101010為小時(shí)。滿意度中 1 為不滿意、0 為滿意。n個(gè)自變量中，優(yōu)先選擇哪c4.5、CART 三種決策樹算法選擇樹叉的方式是不一樣的，

2、后文詳細(xì)描述。 量：滿意（記為 0）和不滿意（記為 1）。自變量為根據(jù)修理ID3算法是采用信息增益來選擇樹叉，c4.5算法采用增益率，CARTGini指標(biāo)。此外離散型變量和連續(xù)型變量在計(jì)算信息增益、增益率、ID3算法是采用信息增益來選擇樹叉，c4.5算法采用增益率，CARTGini指標(biāo)。此外離散型變量和連續(xù)型變量在計(jì)算信息增益、增益率、Gini指標(biāo)時(shí)會(huì)有些區(qū)別。詳細(xì)描 定理，ID3 算法選擇具有最高信息增益的自變量例的信息需求，記為a）-按照故障原因劃分所需要的信息需求（記為 a1）。其中原信息需求a 的計(jì)算方式為其中D為目標(biāo)變量，此例中為滿意度。m=2，即滿意和不滿意兩種情況。Pi為 其中A

3、 表示目標(biāo)變量D（即滿意度）中按自變量A 劃分所需要的信息，即按故障類型進(jìn)行劃分所需要的信息。V 表示在目標(biāo)變量D（即滿意度）中，按照自變量 A（此處為故障原因）1、2、33個(gè)子集，因此變量故障原因的信息增益Gain(故障原因)=Info(滿意度Info故障原因（滿意度）=1- 因此變量故障原因的信息增益Gain(故障原因)=Info(滿意度Info故障原因（滿意度）=1- 變量故障類型的信息增益Gain(故障類型)=1-修障時(shí)長(zhǎng)遞增排序，即10. 、 、 、 10.212，中點(diǎn)即為（10.2+12）/2=11.1,、5,取相鄰兩個(gè)值的11.1、13離散化為兩個(gè)11.1 Gain(A)=Inf

4、o(D)-InfoA(D) 影響信息增益的關(guān)鍵為：-InfoA(D)，即按自變量A 進(jìn)行劃屬性的方式會(huì)傾向于選擇具有大量值的屬性（即自變量）IDID 對(duì)應(yīng)一個(gè)滿意度，即按此變量劃分每個(gè)劃分都是純的（即完全的 （GainRate）來選其中Gain(A)的計(jì)算方式與 ID3 算法中的信息增益計(jì)算方式相同Gain(故障原因)=0.835（前文已求得 3.CART 算法的Gini CART Gini 何意義，因此實(shí)際分為 2V-2 6 個(gè)有效子集。然后計(jì)算這 6 個(gè)有效子集的不純度和Gini 指標(biāo)，選取最小的Gini 某個(gè)自變量的Gini 對(duì)應(yīng)到滿意度模型中，A 為自變量，即故障原因、故障類型、修障時(shí)長(zhǎng)。D 代表滿意 某個(gè)自變量的Gini 對(duì)應(yīng)到滿意度模型中，A 為自變量，即故障原因、故障類型、修障時(shí)長(zhǎng)。D 代表滿意價(jià)，共有 3 條數(shù)據(jù)。計(jì)算子集1,2的不純度時(shí)，即Gini（D1），在故障原因?qū)儆?,2的樣 計(jì)算子集故障原因=1,3Gini指標(biāo)時(shí)，D1D2分別為故障原因=1,3的元組共計(jì) 7條數(shù)據(jù)，故障原因不屬于1,323 條數(shù)據(jù)