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?? c4.5.c

?? 決策樹(shù)是用二叉樹(shù)形圖來(lái)表示處理邏輯的一種工具。可以直觀、清晰地表達(dá)加工的邏輯要求。特別適合于判斷因素比較少、邏輯組合關(guān)系不復(fù)雜的情況。
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字號(hào):
/*************************************************************************//*									 *//*	Main routine, c4.5						 *//*	------------------						 *//*									 *//*************************************************************************/#include "defns.i"#include "types.i"    /*  External data, described in extern.i  */short		MaxAtt, MaxClass, MaxDiscrVal = 2;ItemNo		MaxItem;Description	*Item;DiscrValue	*MaxAttVal;char		*SpecialStatus;String		*ClassName,		*AttName,		**AttValName,		FileName = "DF";short		VERBOSITY = 0,		TRIALS    = 10;Boolean		GAINRATIO  = true,		SUBSET     = false,		BATCH      = true,		UNSEENS    = false,		PROBTHRESH = false;ItemNo		MINOBJS   = 2,		WINDOW    = 0,		INCREMENT = 0;float		CF = 0.25;Tree		*Pruned;Boolean		AllKnown = true;    main(Argc, Argv)/*  ----  */    int Argc;    char *Argv[];{    int o;    extern char *optarg;    extern int optind;    Boolean FirstTime=true;    short Best, BestTree();    PrintHeader("decision tree generator");    /*  Process options  */    while ( (o = getopt(Argc, Argv, "f:bupv:t:w:i:gsm:c:")) != EOF )    {	if ( FirstTime )	{	    printf("\n    Options:\n");	    FirstTime = false;	}	switch (o)	{	case 'f':   FileName = optarg;		    printf("\tFile stem <%s>\n", FileName);		    break;	case 'b':   BATCH = true;		    printf("\tWindowing disabled (now the default)\n");		    break;	case 'u':   UNSEENS = true;		    printf("\tTrees evaluated on unseen cases\n");		    break;	case 'p':   PROBTHRESH = true;		    printf("\tProbability thresholds used\n");		    break;	case 'v':   VERBOSITY = atoi(optarg);		    printf("\tVerbosity level %d\n", VERBOSITY);		    break;	case 't':   TRIALS = atoi(optarg);		    printf("\tWindowing enabled with %d trials\n", TRIALS);		    Check(TRIALS, 1, 10000);		    BATCH = false;		    break;	case 'w':   WINDOW = atoi(optarg);		    printf("\tInitial window size of %d items\n", WINDOW);		    Check(WINDOW, 1, 1000000);		    BATCH = false;		    break;	case 'i':   INCREMENT = atoi(optarg);		    printf("\tMaximum window increment of %d items\n",			   INCREMENT);		    Check(INCREMENT, 1, 1000000);		    BATCH = false;		    break;	case 'g':   GAINRATIO = false;		    printf("\tGain criterion used\n");		    break;	case 's':   SUBSET = true;		    printf("\tTests on discrete attribute groups\n");		    break;	case 'm':   MINOBJS = atoi(optarg);		    printf("\tSensible test requires 2 branches with >=%d cases\n",			    MINOBJS);		    Check(MINOBJS, 1, 1000000);		    break;	case 'c':   CF = atof(optarg);		    printf("\tPruning confidence level %g%%\n", CF);		    Check(CF, Epsilon, 100);		    CF /= 100;		    break;	case '?':   printf("unrecognised option\n");		    exit(1);	}    }    /*  Initialise  */    GetNames();    GetData(".data");    printf("\nRead %d cases (%d attributes) from %s.data\n",	   MaxItem+1, MaxAtt+1, FileName);    /*  Build decision trees  */    if ( BATCH )    {	TRIALS = 1;	OneTree();	Best = 0;    }    else    {	Best = BestTree();    }    /*  Soften thresholds in best tree  */    if ( PROBTHRESH )    {	printf("Softening thresholds");	if ( ! BATCH ) printf(" for best tree from trial %d", Best);	printf("\n");	SoftenThresh(Pruned[Best]);	printf("\n");	PrintTree(Pruned[Best]);    }    /*  Save best tree  */    if ( BATCH || TRIALS == 1 )    {	printf("\nTree saved\n");    }    else    {	printf("\nBest tree from trial %d saved\n", Best);    }    SaveTree(Pruned[Best], ".tree");    /*  Evaluation  */    printf("\n\nEvaluation on training data (%d items):\n", MaxItem+1);    Evaluate(false, Best);    if ( UNSEENS )    {           GetData(".test");        printf("\nEvaluation on test data (%d items):\n", MaxItem+1);        Evaluate(true, Best);    }    exit(0);}

?? 快捷鍵說(shuō)明

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