决策树的R语言实现

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于

决策树实战代码，利用ID3算法进行建树，并可视化决策树，最终用于隐形眼镜的分类问题。

改名zip,直接解压，添加路径到变量即可。无需安装。我电脑msi装不上，所以才想到的这个办法。

1.什么是分类算法2.关于分类算法的问题3.决策树算法介绍4.评估模型的准确性5.应用：决策树算法在python中的实现6.总结

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。

很好用的excel插件，用于决策分析，求解最优解

UsingSASEnterpriseMiner决策树建模

决策树ID3

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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