机器学习的方法基本的决策树学习算法

决策树代码在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度，使用算法生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

python实现决策树分类算法ID3算法数据挖掘分类算法，完整代码

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决策树是一个类似树形结构的流程图，每个内部节点表明在一个属性上的测试，树枝描述测试结果，叶子节点指明分类或分类的分布情况。

本文实例讲述了决策树的python实现方法。具体实现方法如下：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标

关于决策树的构建，决策树ID3算法描述，以及see5的使用。

可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。本专题包括以下内容：专家知识分类器概述知识（规则）定

模式识别中,从5经典算法就是决策树,决策树的剪枝对算法的效率很重要,希望这篇《决策树剪枝方法综述》能带来帮助

本文档为李航老师的统计学习方法，决策树章节部分的阅读笔记

主要介绍了决策树剪枝算法的python实现方法,结合实例形式较为详细的分析了决策树剪枝算法的概念、原理并结合实例形式分析了Python相关实现技巧,需要的朋友可以参考下