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利用不同的算法构建决策树,其中有基于信息增益的ID3、基于信息增益率的C4.5、以及二叉分类(回归)树,最后文档简单介绍了树剪枝的优缺点
采用10次10折交叉验证,测试集平均准确率为95%左右绘有决策树图
随着经济与社会的发展,数据挖掘技术广泛应用到各个领域,其中分类算法中的决策森林(Decision Forest)成为一个研究热点。决策森林算法是一种包含多个决策树分类器的统计学习理论,能较好地处理噪声
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基于决策树算法的垃圾邮件通信行为检测过滤技术研究
matlab语言实验的决策树代码,有信息增益和信息增益率两种方式
大数据与决策
看书时照着算法写的 ID3 Examples Target attribute Attributes Examples即训练样例集 Target attribute是这棵树要预测的目标属性 Attri
