10.3969/j.issn.1672-9730.2018.10.008
基于WEKA平台的决策树算法比较研究
决策树是数据挖掘领域广泛研究和应用的一种分类算法,具备计算量小、速度快、分类准确率高、分类规则易于理解等众多优点.论文选取了八个公开的UCI科研数据集,从分类准确率、建模速度、可解释性三个方面对经典的决策树算法C4.5、CART和NBTree进行比较,分析了三个算法各自的原理和优缺点,明确了各算法的适用情况.
决策树算法、C4.5、CART、NBTree
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2018-11-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
34-36,97