【摘 要】
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数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识,决策树具有推理过程容易理解,推理过程可以表示成IF、THEN的形式浏览树的同时可以明显地看出模型背后的推论过程的优势,本文以Cle
【机 构】
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西安工业大学经管学院,西北工业大学自动化学院,
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数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识,决策树具有推理过程容易理解,推理过程可以表示成IF、THEN的形式浏览树的同时可以明显地看出模型背后的推论过程的优势,本文以Clementine11.1为数据挖掘平台,对KDD Cup 1999 10%数据集对比研究了C5.0、CART、CHAID、QUEST四种代表性的决策树模型的性能,实验表明C5.0性能最优,具有很强的使用价值。
Data mining extracts or “mines” knowledge from a large amount of data, decision trees are easily understood by reasoning processes, reasoning processes can be represented as IF, THEN, and the advantages of the inference process behind the model can be clearly seen In this paper, Clementine11.1 is used as a data mining platform to compare the performance of KDD Cup 1999 10% dataset with the four representative decision tree models C5.0, CART, CHAID and QUEST. The experiments show that C5.0 has the best performance , Has a strong use value.
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