Comparison of decision trees C4.5 and CART and logistic regression

سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 475

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICNS04_006

تاریخ نمایه سازی: 8 تیر 1398

چکیده مقاله:

Classification is one of the important issues in statistics. A decision tree is a non-parametric machine learning method to classify data. Two known decision trees are C4.5 and CART. In this paper, we compare the logistic regression model as a traditional parametric model to classify the data and the decision trees C4.5 and CART using two data sets.

نویسندگان

Tayebeh Karami,

Department of Statistics, Razi University, Kermanshah, Iran

Mehrdad Niaparast

Department of Statistics, Razi University, Kermanshah, Iran