决策树3种算法，以及原理

决策树 matlab

决策树相关参数如下: - max_depth:树的最大深度,也就是说当树的深度到达max_depth的时候无论还有多少可以分支的特征,决策树都会停止运算. - min_samples_split: 分

决策树学习资料,我用过的最好的东西,分享给大家

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

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

该文献为理论研究，只要介绍决策树的建树算法和剪枝算法！

决策树的MATLAB实现，并且有使用说明，欢迎下载

总结了决策树归纳的基础知识和相关的扩展内容

1.分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。 2.决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很