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r语言c5.0-r语言c5.0算法的变量重要性怎么看?

C语言函数 2024-03-03 19:00:47

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于r语言c5.0的问题,于是小编就整理了3个相关介绍r语言c5.0的解答,让我们一起看看吧。

  1. 1、计算半径为5.0cm的圆的周长并输出c语言编写
  2. 2、如何用c语言创建一个文件?并按格式保存?
  3. 3、基于R语言的分类算法之决策树

1、计算半径为5.0cm的圆的周长并输出c语言编写

此题比较简单,但是为了表现编程思想我们设置一个求周长的函数。该函数同样也可以求圆的面积。

{ printf(圆的周长=3415926\n圆的面积=7539815f\n);} C语言是一门通用计算机编程语言,应用广泛。

C语言输入半径求圆面积和周长具体如下图:同圆内圆的直径、半径的长度永远相同,圆有无数条半径和无数条直径。圆是轴对称、中心对称图形。对称轴是直径所在的直线。

数学公式:圆面积公式: S=πr圆周长公式: C=2πr 算法设计:输入半径r值;根据数学公式,分别计算面积和周长;输出结果。

2、如何用c语言创建一个文件?并按格式保存?

1、新建一个文件夹,并在文件夹中建立一个文档。打开自己的C语言编辑器。新建一个源文件。写好C语言基本的框架。将文件保存到新建的文件夹中。保存的文件名一定要加.c,在点击保存。

2、第一步,打开C-Free0创建一个新的空白页,然后编写C语言的基本格式,注意格式缩进,见下图,然后进入下一步。其次,完成上述步骤后,使用“ FILE”进行声明,如下图所示,然后进入下一步。

3、C语言可以通过fopen函数创建一个新文件。

4、首先打开codeblockS,你会发现左上角有一个file,点击一下,就会弹出一个副窗口,点击一下new,又会出来一个窗口,点击里面的file。

3、基于R语言的分类算法之决策树

1、R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。

2、用决策树进行分类的方法为:收集数据、准备数据、构建决策树、评估决策树、应用决策树、维护和更新决策树等。收集数据 确定要解决的问题,并收集相关的数据。这可能包括从数据库、调查、传感器或其他来源获取的数据。

3、决策树(decision tree)算法思想:决策树是一种基本的分类与回归方法。本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。

4、CLS算法 最原始的决策树分类算法,基本流程是,从一棵空数出发,不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中,直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。

5、决策树的基本流程可以简单概括为:3 DecisionTreeClassifier参数之random_state & splitter random_state用来设置分枝中随机模式的参数,默认为none,在高维度时随机性会表现更明显。

6、构建决策树的三种算法是:CHAID、CART、ID3。CHAID CHAID算法的历史较长,中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。

到此,以上就是小编对于r语言c5.0的问题就介绍到这了,希望介绍关于r语言c5.0的3点解答对大家有用。


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