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의사결정나무-알고니즘(C4.5, CART) 완전분석

저작시기 2010.04 |등록일 2010.04.03 파워포인트파일MS 파워포인트 (pptx) | 24페이지 | 가격 2,700원

소개글

의사결정나무-알고니즘(C4.5, CART) 완전분석한 자료로
분할기준에 의거한 수식 설명, Missing value 문제점과 해결방법, 가지치기 방법에 대한 명확하고 상세한 자료입니다.

목차

Intro

C4.5
CART

본문내용

C4.5
J. Ross Quinlan에 의해 수정 발전된 의사결정 알고리즘
: ID3(1979) → C4.5(1993)

Machine learning 분야의 효력 있는 ID3알고리즘과 유사

이지분리 구조
: 부모마디에서 2개의 자식마디가
생성되는 구조

다지분리 구조
: 부모마디에서 자식마디들이
생성될 때, 2개 이상의 분리허용

A simple decision tree
If the maker is at a leaf,
the label associated with that leaf becomes the predicted class

If the maker is at a test node,
the outcome of that test is determined and the maker moved –
to the top of the subtree for that outcome.
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