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数据流中的决策树
VFDT模型:
在叶结点储存实例,有足以继续分裂的数据之后才会分开。其中会有一个评估函数H()来对所有的参数进行评估,当有一个参数的H值大于第二个超过ε时,节点就会以此就会分开。为了避免永远不会分支,前两个H最大的参数的评估值之差小于δ时,也会造成分支。H()不是每次都要被计算,而是样例达到一定数量.
VFDT算法的优势相比于传统的一次性的决策树在于,每一个分支都是由足够的样例的数量作为支撑的
VFDT没有剪枝的过程
处理连续型变量的方式::
有哪些信誉好的足球投注网站排序计算信息量
储存数据的结构用的是B树,每个节点都有两个数记录从左侧流过和从右侧流过的数据的数目。B树的插入算法如下:
计算分点
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