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决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。有影响和早的决策树方法是由quinlan提出的的基于信息熵的id3算法。它的主要问题是：id3是非递增学习算法；id3决策树是单变量决策树，复杂概念的表达困难；同性间的相互关系强调不够；抗噪性差。针对上述问题，出现了许多较好的改进算法，如 schlimmer和fisher设计了id4递增式学习算法;钟鸣，陈文伟等提出了ible算法等。缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。南通现代智能推荐怎么设置

决策树是根据对目标变量产生效用的不同而建构分类的规则，通过一系列的规则对数据进行分类的过程，其表现形式是类似于树形结构的流程图。典型的算法是J．R．Quinlan于1986年提出的ID3算法，之后在ID3算法的基础上又提出了极其流行的C4.5算法。采用决策树法的优点是决策制定的过程是可见的，不需要长时间构造过程、描述简单，易于理解，分类速度快；缺点是很难基于多个变量组合发现规则。决策树法擅长处理非数值型数据，而且特别适合大规模的数据处理。决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在申请中，要对申请的风险大小做出判断。苏州使用智能推荐设计经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。

数据挖掘的可视化主要包括数据的可视化、挖掘过程的可视化和挖掘模型的可视化，当前的可视化技术主要包括传统的几何学方法( 如曲线图、直方图、散点图、饼图等)、SOM 网可视化技术、平行坐标系技术、面向象素的可视化技术等。基于SOM网络和基于平行坐标系的可视化技术是目前应用较多的2项技术，它们的原理都是通过把高维数据映射为二维数据从而将数据显示在二维平面上。如汪加才等设计的一个基于SOM 网的可视化挖掘系统VISMiner，刘勘等研究了平行坐标系技术在数据挖掘系统中的具体应用。

4.5就是一个决策树算法，它是决策树（决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式，其实是一个倒树）核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5比ID3改进的地方时：ID3选择属性用的是子树的信息增益（这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy）（熵是一种不纯度度量准则）），也就是熵的变化值，而C4.5用的是信息增益率。也就是多了个率嘛。一般来说率就是用来取平衡用的，就像方差起的作用差不多，比如有两个跑步的人，一个起点是100m/s的人、其1s后为110m/s；被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。南京使用智能推荐怎么设置

其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。南通现代智能推荐怎么设置

数据挖掘系统挖掘的知识模式经过知识评价后可以存储在知识库中以便重用，为了便于不同数据挖掘系统间知识模式的共享，DMG组织（the data mining）提出了预言模型标记语言PMML(prediction model markup language)，PMML是一种基于XML的语言，为数据挖掘产生的预言模型提供了一种统一的定义和描述标准，使得遵循该标准的不同厂商的数据挖掘系统之间可以方便地共享预言模型，提高了模型的可重用性和系统的可扩展性。Wettschereck等介绍了PMML在模型交换中的应用。南通现代智能推荐怎么设置

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