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时间:2018-12-02
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1、C45决策树工具 使用说明1. 简介:本文档给出了有关C45决策树方法相关的一些资料,面向对象是研究人员。本文档的内容安排如下:1. C45决策树方法的使用场合描述;2. C45决策树如何训练,即C45_VC.exe使用说明;3. C45决策树训练结果如何在代码中使用,即CAskC45编程说明;4. C45的外围工具简介;5. C45的原理说明;6. 联系方式。2. 适合用C45解决的问题C45是一种决策树的算法,可以理解为数据挖掘算法的一种。从大规模的数据中挖掘规
2、律,这里的大规模数据一般是用属性来描述,属性本身可以是连续量,如语音数据的基频值;也可以使离散量,如句子中词的个数;还可以使枚举量,如26个词类,声韵母类型等。属性分为输入属性,和结论属性(或称决策属性)。结论属性就是我们希望从输入属性中得到的结果,如希望从输入的词性序列中预测某个位置是不是L3边界,或者根据前后的音调、基频等预测当前的音节应该是哪一类的韵律曲线。结论属性必须是枚举量(当然包括布尔量)。而规律则以决策树的形式来表示,其形式如,在C45_VC.txt或者Screen.txt中可以看到类似的输出结果:
3、Decision Tree:e_lv <= 47.6 : 如果e_lv属性值小于等于47.6的话
4、 n_lv <= 45.8 : NeiWen (76.0/2.0) 如果n_lv值小于等于45.8,结论属性应该是NewiWen。
5、 n_lv > 45.8 : NeiBuWen (44.0) 如果n_lv值大于45.8,结论属性应该是NewiBuWen。e_lv > 47.6 : 如果e_lv属性值大于47.6的话
6、 C45决策树工具 使用说明1. 简介:本文档给
7、出了有关C45决策树方法相关的一些资料,面向对象是研究人员。本文档的内容安排如下:1. C45决策树方法的使用场合描述;2. C45决策树如何训练,即C45_VC.exe使用说明;3. C45决策树训练结果如何在代码中使用,即CAskC45编程说明;4. C45的外围工具简介;5. C45的原理说明;6. 联系方式。2. 适合用C45解决的问题C45是一种决策树的算法,可以理解为数据挖掘算法的一种。从大规模的数据中挖掘规律,这里的大规模数据一般是用属性来描述,属性本身可以
8、是连续量,如语音数据的基频值;也可以使离散量,如句子中词的个数;还可以使枚举量,如26个词类,声韵母类型等。属性分为输入属性,和结论属性(或称决策属性)。结论属性就是我们希望从输入属性中得到的结果,如希望从输入的词性序列中预测某个位置是不是L3边界,或者根据前后的音调、基频等预测当前的音节应该是哪一类的韵律曲线。结论属性必须是枚举量(当然包括布尔量)。而规律则以决策树的形式来表示,其形式如,在C45_VC.txt或者Screen.txt中可以看到类似的输出结果:Decision Tree:e_lv <= 47.6
9、 : 如果e_lv属性值小于等于47.6的话
10、 n_lv <= 45.8 : NeiWen (76.0/2.0) 如果n_lv值小于等于45.8,结论属性应该是NewiWen。
11、 n_lv > 45.8 : NeiBuWen (44.0) 如果n_lv值大于45.8,结论属性应该是NewiBuWen。e_lv > 47.6 : 如果e_lv属性值大于47.6的话
12、 C45决策树工具 使用说明1. 简介:本文档给出了有关C45决策树方法相关的一些资料,面向对象是研
13、究人员。本文档的内容安排如下:1. C45决策树方法的使用场合描述;2. C45决策树如何训练,即C45_VC.exe使用说明;3. C45决策树训练结果如何在代码中使用,即CAskC45编程说明;4. C45的外围工具简介;5. C45的原理说明;6. 联系方式。2. 适合用C45解决的问题C45是一种决策树的算法,可以理解为数据挖掘算法的一种。从大规模的数据中挖掘规律,这里的大规模数据一般是用属性来描述,属性本身可以是连续量,如语音数据的基频值;也可以使离散量,如句子
14、中词的个数;还可以使枚举量,如26个词类,声韵母类型等。属性分为输入属性,和结论属性(或称决策属性)。结论属性就是我们希望从输入属性中得到的结果,如希望从输入的词性序列中预测某个位置是不是L3边界,或者根据前后的音调、基频等预测当前的音节应该是哪一类的韵律曲线。结论属性必须是枚举量(当然包括布尔量)。而规律则以决策树的形式来表示,其形式如,在C45_VC.txt或者Scr
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