本篇文章给大家谈谈决策树算法c语言，以及决策树编程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文一览：
- 1、构建决策树的三种算法是什么?
- 2、决策树的原理及算法
- 3、决策树计算公式
构建决策树的三种算法是什么?
ID3算法是最早成型的决策树算法。ID3的算法核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则来选择特征，递归构建决策树。
决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。
决策树算法主要包括id3，c45，cart等算法，生成树形决策树，而朴素贝叶斯是利用贝叶斯定律，根据先验概率求算后验概率。
常见决策树分类算法 CLS算法 最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。
决策树计算公式：H（X）=–∑P（x）log[P（x）]H（x）：表示熵 P（x）：表示x***发生的概率。
C5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。C5算法产生的分类规则易于理解，准确率较高。不过在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，在实际应用中因而会导致算法的低效。
决策树的原理及算法
1、因此，实际的决策树学习算法是基于启发式算法，例如在每个节点进行局部最优决策的贪心算法。这样的算法不能保证返回全局最优决策树。
2、决策树的算法是以树状结构表示数据分类的结果。一般情况，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点。
3、将决策树转换成if-then规则的过程是：由决策树的根结点到叶结点的每一条路径构建一条规则；路径上的内部结点的特征对应着规则的条件，而叶结点的类对应着规则的结论。
4、决策树的生成算法分为两个步骤：预剪枝和后剪枝 CCP（cost and complexity）算法：在树变小和变大的的情况有个判断标准。
5、内部节点：就是树中间的那些节点，比如说“温度”、“湿度”、“刮风”；叶节点：就是树最底部的节点，也就是决策结果。剪枝就是给决策树瘦身，防止过拟合。分为“预剪枝”（Pre-Pruning）和“后剪枝”（Post-Pruning）。
决策树计算公式
条件熵H（Y|X）表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。
已知从结果上来看的信息量是：依次类推，当将age作为第一个结点之后，会得到新生成的三个结点，然后再次重复计算，将三个结点按照决策树原理再次进行分类，知道分类结果唯一。
熵：熵是另一种衡量样本集合不确定性和纯度的指标。在决策树算法中，熵用于度量一个节点中的样本的混乱程度。熵越低，节点中样本的纯度越高。
熵来表示信息的复杂度，熵越大，信息也就越复杂，公式如下：那些算法能够实现决策树？ 在决策树构建过程中，什么是比较重要的。
结果是出来了，但其实没有对91-110之间的x的极值进行判定，默认了110，随便吧，用决策树法计算这种自变量可连续取值的问题本来就鸡肋，用分段函数图更简单明了。这题主要是锻炼“分步骤”的意识的吧。
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