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3.7 C4?#20445;?#31639;法的参数介绍

《大数据分析:数据挖掘必备算法示例详解》第3章决策树算法,本章重点介绍三个非常经典的决策树算法,分别是 I?#27169;场ⅲ茫椽保?#21644; CART。在具体讲解本章的算法之前,需要引入信息熵值的概念。本节为大家介绍5算法的参数。

作者:张重生来源:机械工业出版社|2017-12-13 17:51

3.7 C4?#20445;?#31639;法的参数介绍

本节中 C4?#20445;?#31639;法的调用,也将使用 Weka工具包中的算法实现,关于 Weka工具包在此不再过多介绍,下面直接来看 C4?#20445;?#31639;法的参数设置及含义。

C4?#20445;?#31639; 法 在 Weka中 的 类 名 是 “weka?#20445;悖歟幔螅螅椋媯椋澹潁螵保簦潁澹澹螵保輳矗?rdquo;,其 中 几 个 重 要 的 参 数如下:

● U:使用未修剪过的决策树。

● C:设置剪枝的阈值,默认值为 0?#20445;玻怠?/p>

● M:设置叶子上的最小实例数,默认值为 ?#30149;?/p>

● R:使用错误率降?#22270;?#26525;。


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