cn2怎么算

什么是CN2算法？

CN2算法是一种决策树归纳算法，由H. Clark和N. Niblett在1989年提出。CN2算法的主要特点是可以自动选择特征（属性），并且在训练数据中找出不同的预测模式。

在进行数据挖掘或机器学习时，归纳算法是很重要的一种方法。归纳算法根据已知数据样本，创建一个规则来预测未知数据的分类或属于某一类的概率。CN2算法是一种归纳算法。

CN2算法的全称是Cincinnati-Northwestern-Needham Institute of Artificial Intelligence 2 algorithm。CN2算法的主要优点是可以在数据集中过滤掉噪声，同时还可以生成易于解释的决策树。下面，我们将详细介绍CN2算法的工作原理和具体应用。

CN2算法的工作原理

CN2算法可以被视为一种基于贪婪的算法。算法开始时，首先选择一个类别，并从数据中选择一个最好的特征。最好的特征是指它能够给出最准确的分类结果。接着，将数据集根据最好的特征进行分类。

然后，使用一个估计方法来计算分类的错误率。如果错误率大于预定义的阈值，则终止程序。否则，以与分类正确程度相关的顺序选择下一个最好的特征。每次选择特征时，都会使用先前选择的特征进行分类。直到满足停止条件为止，算法才会停止。

按照这种方式进行，算法会生成一颗决策树。这棵决策树将能够很好地解释数据并对新的数据进行预测。

CN2算法的具体应用

CN2算法在很多领域都有着广泛的应用，比如数据挖掘、机器学习、模式识别、图像分类、自然语言处理等。

例如，在数据挖掘中，CN2算法可以被用来分类消费者，提取信用卡欺诈等。在机器学习领域，CN2算法可以被用于生成分类器和预测模型。在模式识别中，CN2算法可以被用于图像分类和对象识别。在自然语言处理领域，CN2算法可以被用于语义分析、文本分类等等。

总之，CN2算法的应用范围非常广泛。使用CN2算法能够以有效的方式挖掘和处理大量复杂的数据，为数据挖掘和机器学习等领域提供了强大的工具。