DecisionTree决策树数据挖掘算法的实现（Java）

孔小豹 29 0 ZIP 2019-05-16 08:05:21

DecisionTree数据挖掘算法的实现（Java）

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决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

c语言实现的决策树算法,处理离散数据实现得有点简单,附PPT介绍

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

决策树c4.5算法简单实现,ID3改进,用C++编程实现

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

决策树算法实现分类,采用c语言进行编写!能够进行MFC显示,结果比较好!

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