决策树构造算法的分析

• 作者: 周亮
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 数据挖掘 决策树 ID3 C4.5
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 所属期刊栏目: 创新思维
• 页码范围: 62-63
• 页数: 2页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2017.21.062

摘要

随着互联网和物联网的发展,以及软硬件技术的极速更新,各种数据爆发式增长,多维大数据集开始出现.迫切需要从中提取有用的模式,简化信息处理,将数据转换成有价值的知识.决策树(Decision Tree)是一种分类预测模型,可用于挖掘有用知识,包括ID3、C4.5、C5.0、PUBLIC、CHAID、SLIQ和SPRINT等,对比分析了常用的几种决策树算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周亮		2	5	2.0	2.0