简介：

C5.0算法是昆兰在C4.5算法的基础上提出的商用改进版本，目的是对含有大量数据的数据集进行分析。

计算过程：

C5.0算法的训练过程大致如下。

假设训练的样本集S共有n个样本，训练决策树模型的次数为T，用Ct表示t次训练产生的决策树模型，经过T次训练后最终构建的复合决策树模型表示为C*。

用表示第i个样本在第t次模型训练中的权重（i=1，2，3，…，n；t=1，2，3，…，T）;

用表示的归一化因子，再用βt表示权重值的调整因子，并定义0-1函数：

表示第i个第t次训练的分类结果，最后进行如下步骤样本训练。

① 初始化参数：设定训练决策树模型次数T（T一般默认为10），并赋予每个训练样本相同的权重值=1/n，令t=1开始第一次训练。

② 计算每个样本的归一化因子值

并且，使其满足

③ 为每个样本赋予归一化的权重值，构建当前的决策树模型Ct。

④ 计算第t次训练分类错误率

⑤ 分支：如果εt>0.5，修改训练次数T=T−1，返回步骤①重新训练；

如果εt=0，结束整个训练，令t=T转入步骤⑧；

如果0<εt≤0.5，转入步骤⑥。

⑥ 计算调整因子：用错误率计算本次训练调整因子βt=εt/(1-εt)，错误率高，调整因子高。

⑦ 更新样本权重值

，调低被正确分类样本的权重值。

⑧ 结束判断：如果t=T，结束训练过程转入⑨，否则令t=t+1，返回步骤②。

⑨ 复合模型：最终根据

计算求得复合决策树模型。

C5.0算法的优缺点：

优点：

• 构建决策树的时间更快，生成的决策树规模更小；

• 可以处理数据遗漏和输入字段很多的问题；

• 可以自动修剪决策树，提高分类精度；

缺点：

• 对于连续型变量，需要进行离散化处理；

• 对于噪声数据和异常值敏感。

C5.0算法相较于C4.5算法的提升：

• 执行效率更高，内存使用更少

• 生成的决策树更小，拥有更少的叶子结点

• 支持Boosting技术，提高分类精度

• 支持加权和成本敏感学习

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借鉴：《机器学习》

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