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。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。
网络释义
多决策树算法在P2P网络流量检测中的应用 关键词：对等网络；流量检测；数据挖掘；决策树算法 [gap=1261]Key words：peer to peer；traffic detection；data mining；decision tree algorithm
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SQL Server 2005内置了大量的数据挖掘模型，分类算法有：贝叶斯算法（Naive Bayes）、决策树算法（Decision Trees）、聚类算法（Clustering）、序列聚类算法（Sequence Clustering）、回归算法有：时间序列算法（Time Series），也叫预测（predic...
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短语
快速决策树算法 VFDT ; very fast decision tree
GP-决策树算法 GP-decision tree algorithm
改进的决策树算法 Metric Based Decision Tree
可伸缩性决策树算法 Scalability of decision tree
于规则的决策树算法 decision trees
决策树演算法 Decision Tree Algorithm ; Decision Tree
决策树分类算法 Decision tree classification algorithm
GP-决策树优化算法 GP-decision tree optimization algorithm
双语例句原声例句
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本文总结了有代表性的决策树算法。
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提出了一种避免了多值偏向问题的决策树算法——AF算法；
Second, this paper proposes a new decision tree algorithm, AF algorithm, which avoids multivalue bios.
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决策树算法通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识。
Decision tree algorithm is that the category knowledge of the training set is mined through built high precision and small-scale decision tree.
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This is a very important concept, and we'll see a lot of algorithms essentially implement decision trees.
这是一个很重要的概念，我们可以看到很多,基于决策树的算法。
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