决策树c4.5算法实现

机器学习决策树的MATLAB实现，帮助深刻理解决策树

决策树入门了解，数据挖掘经典算法之一，内容包括决策树的实例，是入门的必备材料！

使用java语言，ID3算法构建决策树，具有很好的分类效果

R语言决策树实现方法代码，library(rpart) library(rpart) library(rpart.plot) library(rpart.plot) #rpart决策树计算 run_s

1.使用Python实现基本的决策树算法；2.主要使用pandas的DataFrame实现；3.为防止过度拟合，在小于20个记录时，直接选取记录中最多类别；3.没有画决策树图

在本篇文章里我们给读者们分享了关于python如何实现决策树算法的相关知识点内容,需要的朋友们参考下。

使用id3算法实现了决策树建立，输入训练样本，以广义表的形式输出树的结构

python机器学习-决策树算法实现

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本文件主要实现了决策树算法的三种常用算法分别为ID3C4.5CART.在这些算法的基础上还实现了预剪枝和后剪枝操作用于提高模型的泛化能力其中预剪枝主要是通过限制决策树节点的样本数和决策树的深度后剪枝使