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

Publish Year: 1398
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 477

متن کامل این Paper 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 Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ICNS04_006

تاریخ نمایه سازی: 8 تیر 1398

Abstract:

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.

Authors

Tayebeh Karami,

Department of Statistics, Razi University, Kermanshah, Iran

Mehrdad Niaparast

Department of Statistics, Razi University, Kermanshah, Iran