十大機器學習算法的優缺點及選擇依據

C4.5算法 C4.5算法的核心思想是ID3算法，是ID3算法的改進： 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益來選擇屬性時變相選擇取值多的屬性的不足； 在樹的構造過程中進行剪枝； 能處理非離散化數據； 能處理不完整數據。 優點： 產生的分類規則易於理解，準確率高。 缺點： 在構造過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致算法的低效； C4.5算法只適合於能夠駐留內存的數據集，當訓練集

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