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计算机视觉-决策树学习MATLAB源码
计算机视觉-决策树学习MATLAB源码 与其他的数据挖掘算法相比,决策树有许多优点: (1)易于理解和解释 人们很容易理解决策树的意义。 (2)只需很少的数据准备 其他技术往往需要数据归一化。 (3)即可以处理数值型数据也可以处理类别型 数据。其他技术往往只能处理一种数据类型。例如关联规则只能处理类别型的而神经网络只能处理数值型的数据。 (4)使用白箱 模型,输出结果容易通过模型的结构来解释。而神经网络是黑箱模型,很难解释输出的结果。 (5)可以通过测试集来验证模型的性能 。可以考虑模型的稳定性。 (6)强健控制. 对噪声处理有好的强健性。 (7)可以很好的处理大规模数据 。 缺点: (1)训练一棵最优的决策树是一个完全NP问题。因此, 实际应用时决策树的训练采用启发式搜索算法例如 贪心算法 来达到局部最优。这样的算法没办法得到最优的决策树。 (2)决策树创建的过度复杂会导致无法很好的预测训练集之外的数据。这称作过拟合。 剪枝机制可以避免这种问题。 (3)有些问题决策树没办法很好的解决,例如 异或问题。解决这种问题的时候,决策树会变得过大。
2022-04-06 14:09:06
269KB
matlab
决策树
算法
计算机视觉
1
基于决策树方法的车辆油耗估计模型
车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性.
2022-03-19 21:03:07
1.64MB
公路运输;油耗估计;数据挖掘;C4.5决策树算法;主成分分析法
1
决策树算法
实战过程
压缩包包含数据和代码,代码有详细的算法分析过程。算法使用的是c5.0决策树模型。分析过程重在建模和模型提升。
2022-03-10 21:25:57
16KB
决策树
代码
算法
1
C5.0决策树源代码
c5.0
决策树算法
,源代码可以运行,你要好好看看说明文件怎么运行。使用命令行。而且要有训练集。
2022-02-23 10:15:19
74KB
C5.0源代码
决策树算法
1
泰坦尼克决策树csv文件
泰坦尼克决策树csv文件
2022-01-21 19:12:03
32KB
决策树
算法
机器学习
人工智能
1
基于C4.5的
决策树算法
,一种非线性分类器
基于C4.5的
决策树算法
,一种非线性分类器。matlab代码,用于学习用
2022-01-20 14:48:38
47KB
c4.5
matlab
1
ID3
决策树算法
实现代码
ID3
决策树算法
实现代码ID3
决策树算法
实现代码
2022-01-20 11:37:43
17KB
ID3决策树
1
商务智能课程作业 BI作业 数据分析 基于
决策树算法
下的学生录取率数据分析 共13页.ppt
商务智能课程作业 BI作业 数据分析 基于
决策树算法
下的学生录取率数据分析 共13页.ppt
2022-01-17 09:15:28
987KB
商务智能
BI
决策树
数据分析
西瓜书的西瓜数据集,用于
决策树算法
西瓜书的西瓜数据集,用于
决策树算法
2022-01-09 12:14:13
614B
数据集
1
决策树算法
在学生考试成绩中的应用 (2009年)
研究了决策树生成算法,应用此算法分析学生考试成绩,得出对应的决策树,最后讨论了决策树发展的方向及需要解决的问题。
2021-12-28 16:56:26
707KB
自然科学
论文
1
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