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我正在学习机器学习的决策树方法。现在，我使用的最重要的一段代码是c5. 0. 不得不承认，这是天才的作品。但我不明白它是如何选择根节点和决策节点的。示例：我有一个名为“credit”的数据库。这是前几列：

 str(credit)
    'data.frame':   1000 obs. of  21 variables:
 $ checking_balance    : Factor w/ 4 levels "< 0 DM","> 200 DM",..: 1 3 4 1 1 4 4 3 4 3 ...
 $ months_loan_duration: int  6 48 12 42 24 36 24 36 12 30 ...
 $ credit_history      : Factor w/ 5 levels "critical","delayed",..: 1 5 1 5 2 5 5 5 5 1 ...
 $ purpose             : Factor w/ 10 levels "business","car (new)",..: 8 8 5 6 2 5 6 3 8 2 ...
 $ amount              : int  1169 5951 2096 7882 4870 9055 2835 6948 3059 5234 ...

所以当我在应用 c5.0 后查看决策树时，我看到根节点是$cheking balance，那么下一个决策节点是$credit_history. c5.0 创建决策树时遵循的策略或轨迹是什么？换句话说，它是如何确定决策节点的顺序的？

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有许多资源可以解释 c5.0 算法以及如何应用它，例如https://hub.packtpub.com/brett-lantz-on-implementing-a-decision-tree-using-c5-0- algorithm-in-r/ ; http://www.socr.umich.edu/people/dinov/courses/DSPA_notes/08_DecisionTreeClass.html；而且，我认为最好的资源是 Quinlan, J., 2014。C4。5：机器学习程序。爱思唯尔。如果你搜索你会找到你的答案。

于 2020-08-28T11:49:08.047 回答